Releases: yaneurao/YaneuraOu
100テラショック定跡
100テラ(100兆)局面、探索させて作成した定跡ファイルです。
同梱されているテキストファイルに説明があります。
コメント・感想などは以下のブログ記事のコメント欄にお願いします。
NNUE-K-P-256-32-32用評価関数バイナリその2
source/nnue/nnue_architecture.h
の
#include "architectures/halfkp_256x2-32-32.h"
を削除して(コメントアウトして)、代わりに
#include "architectures/k-p_256x2-32-32.h"
と書いてビルドしてください。
前回のものから+R50ぐらいになりました。
1MB未満の小さなファイルなのでメモリの少ない環境で動かすためのテスト用にどうぞ。
-
tanuki-ライブラリの評価関数で教師を生成してそこから学習させたものなのでWCSC29でこの評価関数を用いるにはtanuki-ライブラリを使用してますという申請が必要であるように思います。
-
関連記事 : 魚沼産やねうら王できました
NNUE-K-P-256-32-32用評価関数バイナリ
source/nnue/nnue_architecture.h
の
#include "architectures/halfkp_256x2-32-32.h"
を削除して(コメントアウトして)、代わりに
#include "architectures/k-p_256x2-32-32.h"
と書いてビルドしてください。
HTなし2スレ4秒で、elmo - R30ぐらいの強さのようです。
1MB未満の小さなファイルなのでメモリの少ない環境で動かすためのテスト用にどうぞ。
関連記事 : フロッピーディスクに収まる評価関数バイナリ公開しました
やねうら王 実行ファイル詰め合わせ V4.83
やねうら王の最新の思考エンジン
『やねうら王2018 with お多福ラボ』V4.83の各評価関数用、各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
- KPPT型
- KPP_KKPT型
- NNUE型
- tanuki-詰将棋エンジン
に対する各CPU向け(AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSE2/32bit環境用)実行ファイル。
・1) , 2)の学習用実行ファイル(AVX2/SSE4.2用)
・トーナメント版(AVX2用)
使い方などは添付ファイルのなかにある
readme.txt
をご覧ください。
やねうら王 NNUE型評価関数ビルド V4.82
やねうら王の評価関数を従来のKPPT型からNNUE型に変更した実行ファイルの詰め合わせです。
NNUE型の評価関数が必要となります。(KPPT型評価関数は使えません)
やねうら王 KPP_KKPT型評価関数ビルド V4.82
やねうら王の評価関数を従来のKPPT型からKPP_KKPT型に変更した実行ファイルの詰め合わせです。
KPP_KKPT型の評価関数が必要となります。(KPPT型評価関数は使えません)
従来のKPPT型に比べる半分程度のファイルサイズで済むため、スマホのような省メモリ環境で動作させるのに適しています。
また、評価関数のサンプルとして、rezero_kpp_kkpt_epoch4.zipを公開しておきました。
トップページのダウンロードのところからダウンロードしてください。
やねうら王 KPPT型評価関数ビルド V4.82
やねうら王の最新の思考エンジン
やねうら王2018 with お多福ラボ V4.82の各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
世間で出回っているKPPT型評価関数ファイルが使えます。(KPP_KKPT型は使えません)
- やねうら王2018 with お多福ラボ(AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSE2/32bit環境用)
- 学習用実行ファイル(AVX2/SSE4.2用)
- やねうら王2018 with お多福ラボ トーナメント版(AVX2用)
使い方などは添付ファイルのなかにある
YaneuraOu-2018-Otafuku-readme.txt
をご覧ください。
-
質問等は以下の記事のコメント欄でお願いします。Twitterでの個別質問にはお答え出来ません。
- やねうら王 セットアップ質問スレッドをご覧ください。
-
前バージョン(やねうら王 SDT5)との比較
engine1 = YaneuraOu-2018-OtafukuV480.exe , eval = Apery20171111
engine2 = YaneuraOu-2018-OtafukuV482.exe , eval = Apery20171111
T1,b1000,435 - 25 - 540(44.62% R-37.56) win black : white = 49.33% : 50.67%
T1,b2000,440 - 31 - 499(46.86% R-21.86) win black : white = 54.42% : 45.58%
T1,b4000,209 - 19 - 232(47.39% R-18.14) win black : white = 51.93% : 48.07%
T1,b8000,86 - 12 - 112(43.43% R-45.89) win black : white = 46.97% : 53.03%
T2,b2000,93 - 11 - 126(42.47% R-52.76) win black : white = 55.71% : 44.29%時間がなくてこれだけしか計測できていませんが、前のリリースから弱くはなさそう。
やねうら王 KPPT型評価関数ビルド V4.80
やねうら王の最新の思考エンジン
やねうら王2018 with お多福ラボ V4.80の各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
世間で出回っているKPPT型評価関数ファイルが使えます。(KPP_KKPT型は使えません)
- やねうら王2018 with お多福ラボ(AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSE2/32bit環境用)
- 学習用実行ファイル(AVX2/SSE4.2用)
- やねうら王2018 with お多福ラボ トーナメント版(AVX2用)
使い方などは添付ファイルのなかにある
YaneuraOu-2018-Otafuku-readme.txt
をご覧ください。
- 質問等は以下の記事のコメント欄でお願いします。Twitterでの個別質問にはお答え出来ません。
- やねうら王 セットアップ質問スレッドをご覧ください。
やねうら王 KPP_KKPT型評価関数ビルド V4.80(SDT5版相当)
やねうら王V4.80の評価関数を従来のKPPT型からKPP_KKPT型に変更した実行ファイルの詰め合わせです。
KPP_KKPT型の評価関数が必要となります。(KPPT型評価関数は使えません)
従来のKPPT型に比べる半分程度のファイルサイズで済むため、スマホのような省メモリ環境で動作させるのに適しています。
また、評価関数のサンプルとして、rezero_kpp_kkpt_epoch4.zipを公開しておきました。
トップページのダウンロードのところからダウンロードしてください。
やねうら王2017Early KPPTビルド V4.79
やねうら王の最新の思考エンジン
やねうら王2017Early V4.79の各CPU用実行ファイルの詰め合わせです。
世間で出回っているKPPT型評価関数ファイルが使えます。(KPP_KKPT型は使えません)
- やねうら王2017Early(AVX2/SSE4.2/SSE4.1/SSE2/32bit環境用)
- 学習用実行ファイル(AVX2/SSE4.2用)
- やねうら王2017Early トーナメント版(AVX2用)
使い方などは添付ファイルのなかにある
YaneuraOu-2017-early-readme.txt
をご覧ください。
- 質問等は以下の記事のコメント欄でお願いします。Twitterでの個別質問にはお答え出来ません。
- やねうら王 セットアップ質問スレッドをご覧ください。