評価関数分解機 REsouve MUtationエンジン

やねうら王に評価関数の分解機能を加えたものです。
test evalresolve target ref1 ref2...
と入力することで、target1内のKPPT評価関数をref1,ref2...に分解することが出来ます。

注：test remuではありません！！！　ドキュメントにそう書かれたとしたら誤植です。大変申し訳ありません！！！

eval_mergeなどで合成した関数ならそこそこの精度で分解することが出来ます。

レート測定器ELQ

将棋ソフトを用いて解析した人間などの棋譜から、当該プレイヤーのレートを予測するツールです。
ソースコードも実行ファイルもelq-release.zipに入っています。

開発環境...C#
ライセンス...gpl3

詳しくはlook_at_me.txtをご参照ください。
ドキュメントの完成度には難があると思われます。
お気づきの点がありましたら開発者twitter（Qhapaq_49）までご連絡いただけると幸いです。

qhapaqの評価関数群

各評価関数の強さの測定結果についてはQhapaqのHPもご参照ください

js26.7z

2022年11月の第3回世界将棋AI電竜戦、及び、第1回マイナビニュース杯電竜戦ハードウェア統一戦に参加したJust Stop 26歩の評価関数です。定跡無しで飛車を振る、水匠をはじめとした入賞ソフトの多くに振り飛車で倒す、いずれの大会も振り飛車ソフトとしては最高成績を上げる（6位、9位）と2023年2月時点でおそらく最強の振り飛車将棋ソフトであると思われます。ふかうら王（dlshogi）向けの評価関数（model.onnx）とやねうら王に搭載できるNNUE型の評価関数(nn.bin)からなります。ただしnn.binはsqmz関数と同じ中身となっております。

sqmz_rel.7z

水匠5をベースにfine tuningを施したオールラウンダー型の関数です。QPDよりもeloレーティング換算で30程度強いようです。

QPD_release.7z

2021年の第2回世界将棋AI電竜戦に参加したQhapaq Pretty Daabiの評価関数です。やねうら王に搭載できるNNUE型の評価関数です。大会では予選で敗北となりましたが、振り飛車最強ソフトの称号を得ることに成功しました。居飛車/振り飛車の双方を指すオールラウンダー型の関数でありながら、定跡なし＋16スレッド＋3秒の測定条件下では水匠4に勝ち越せる程度の強さを持っています。

オールラウンダー型といっても居飛車を指す可能性が高い（水匠4相手で8割程度、他だともっと高いかも？）ため、大会中はHoneyWaffleの定跡(2020 wcscオンライン版)を利用して振り飛車率を高めています。

molqha.7z

2021年の世界コンピュータ将棋選手権に参加したMolQha-の評価関数です。やねうら王に搭載できるNNUE型の評価関数です。大会では予選敗北になりましたが、数秒程度の持ち時間の対局であれば水匠3と同等、Cendrillon他の対振り飛車については既存評価関数よりも強いようです。

qoa.7z

第1回世界将棋AI電竜戦でのQhapaq overfit adventureの評価関数です。やねうら王に搭載できるNNUE型の評価関数です。本戦では振り飛車で戦っていましたが、飛車を振らせるには定跡が必要です。本大会ではHoneyWaffleの定跡(2020 wcscオンライン版)を利用しました。

スペックなどの詳細はブログ記事をご参照ください。

Qhapaq collaboration evaluation function (Qhapaq+)

Outline

We provide evaluation function for computer Shogi (Japanese chess) here. Qhapaq+ function is one of the strongest AI shogi functions. You can see newest rating of computer shogi here

We also provide wiki page how to start computer Shogi

Qzilla-Qhapaq-Roll （qqr_rel.7z 2018.05.17 release）

Qzilla-Qhapaq-Roll function is State of the Art function from 2018.6 - 2018.7 made by relearning Qzilla9 function.

apery-qhapaq （aperypaq.7z 2017.11.28 release）

apery-qhapaq (aperypaq) function is cited by AlphaZero paper published in the journal Science.

This function is State of the Art function 2017.11 - 2018.5 made by relearning Apery function.

elmo-qhapaq version 1.1 (eloqhappa1_1.zip)

elmo-qhapaq function is State of the Art function 2017.5 - 2017.7 made by relearning elmo function (elmo is the champion of WCSC27).

elmo-qhapaq version 1.0 (eloqhappa_v1.zip)

elmo-qhapaq function is State of the Art function 2017.5 - 2017.7 made by relearning elmo function (elmo is the champion of WCSC27).

Qhapaqの教師データ群

Qhapaqの学習に用いた教師データの一覧です。ご利用の際には各ファイルに記載されている利用規約を守っていただきますようよろしくお願い申し上げます。

QPD_train.7z ... QPDの教師データ（ステマ配合）

2021年の第2回世界将棋AI電竜戦に参加したQhapaq Pretty Daabi（QPD）の評価関数を学習した際に用いたデータです。QPDは大会では予選で敗北となりましたが、振り飛車最強ソフトの称号を得ることに成功しました。居飛車/振り飛車の双方を指すオールラウンダー型の関数でありながら、定跡なし＋16スレッド＋3秒の測定条件下では水匠4に勝ち越せる程度の強さを持っています。

定跡のページ

河童クソコラ定跡

妖怪惑星QhapaqがWCSC28で使った定跡です。
kusokora3.db (角換わりを選ぶver)
kudokora6.db(角換わりを避けるver)

シンデレラ定跡

定跡スナイパー理論に基づいて作った定跡集です。

定跡スナイパー理論については
http://qhapaq.hatenablog.com/entry/2016/12/11/012315
あたりをご参照ください

uresino-sente.db →　嬉野流（ただし先手のみ）の定跡です 17/06/06 release
nakahisya.db →　中飛車の定跡です リリース日忘れた
sodehisya.db →　袖飛車の定跡です リリース日忘れた

追加学習用の深層学習評価関数群

who are you

強い将棋ソフトの創りかた(https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=126887)の付録である教師データから学習したモデルです。pthファイル形式であるため追加学習などにも活用できます。また、ログも添付しておりますので各種学習のベンチマークにも活用が可能です。

【本学習モデルのライセンスについて】
強い将棋ソフトの創りかたの購入者は、このモデルから追加学習したモデルを公開、各種将棋大会でご利用いただけます。ご利用の際には本モデルを使ったことを明記していただければ幸いです。

DeepLearningShogiの利用、および、強い将棋ソフトの創りかた付録のnotebookを利用する際にはそれらのライセンスにも準拠するようにしてください。

公開しているモデル

resnet20

書籍ではresnetの10 layersがexampleとして与えられていましたが、この学習済モデルは20 layersで学習をしたものです。それ以外の条件は基本的に書籍のもの(https://github.com/TadaoYamaoka/ShogiAIBook2)と同じです。学習ログはlogsフォルダ以下にあります。