第33回世界コンピュータ将棋選手権(WCSC33)で使用した評価関数及び定跡を公開します。 特徴 機械学習モデルにDenseNetを使用しています。 軽量なモデルであるため、NPSが高く、手元の環境(RTX3090+Core-i7 8700)でNPSが6万～10万程度出ます。 より詳細を知り…

第33回世界コンピュータ将棋選手権に参加してきました ソフトの概要 今年の成績 一次予選の様子とか 1回戦(爆裂駒拾太郎戦) 2回戦(いちびん戦) 3回戦(まったりゆうちゃん戦) 4回戦(HoneyWaffle戦) 5回戦(ねね将棋戦) 6回戦(将スタ君戦) 7回戦(技巧戦) 8回戦(…

急に, 機械学習ってみんなPythonでやってるからみんなと違うことしたいよなぁって思っちゃったのでFortranでMNISTにチャレンジしようとするおはなしです