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DeepLearningShogi(dlshogi)

将棋でディープラーニングを実験するためのプロジェクトです。

基本的にAlphaGoの手法を参考に実装していく予定です。

検討経緯、実験結果などは、随時こちらのブログに掲載していきます。

http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/

使用ライブラリ

※モンテカルロ木探索の実装は囲碁プログラムのRay+Rnの実装を参考にしています。

ソース構成

フォルダ 説明
cppshogi Aperyを流用した将棋ライブラリ(盤面管理、指し手生成)、入力特徴量作成
dlshogi ニューラルネットワークの学習(Python)
make_hcp_by_self_play Policyネットワークによる自己対局
make_hcpe_by_self_play MCTSによる自己対局
test テストコード
usi 対局用USIエンジン
utils ツール類

ビルド環境

USIエンジン、自己対局プログラム

Windowsの場合

  • Windows 10 64bit
  • Visual Studio 2019

Linuxの場合

  • Ubuntu 18.04 LTS
  • g++

Windows、Linux共通

  • CUDA 10.2
  • cuDNN 7.6
  • TensorRT 7

学習部

上記USIエンジンのビルド環境に加えて以下が必要

ライセンス

ライセンスはGPLライセンスとします。

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