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DeepLearningShogi

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。

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 2015

Linuxの場合

  • Ubuntu 16.04 LTS
  • g++

Windows、Linux共通

  • CUDA 9.0
  • cuDNN 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

  • Chainer 2以上
  • Python 3.5もしくは3.6 (Anaconda 4.2.0 (64-bit)※Chainerが4系の場合はAnadonda5系が必要)
  • Boost 1.65.1

ライセンス

ライセンスはMITライセンスとします。

cppshogiはAperyのソースを流用しているため、GPLライセンスとします。