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。
- より詳細を知りたい方はこちらのアピール文書を御覧ください。
評価関数ファイルのダウンロードについて
以下の3点を同封しています。 model.onnxが評価関数ファイル、book.binが定跡ファイルとなっています。 README.mdに利用規約を書いていますので使用前に必ずお読みいただき、ご確認ください。 また再配布は全面的に禁止します。
使用を開始した時点で利用規約に同意したものとみなします。
book.bin
model.onnx
README.md
以下のリンクからダウンロード可能です。
