将棋AIで学ぶディープラーニング。 DeepLearningShogi for Google Colab · GitHub

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, 100 1100万局面 + dlshogi 1-6, 2-7,.. , 100 1100万局面 + dlshogi 1,.. , 100 1100万局面 + dlshogi 1-3, 2-4,.. Oracle Cloud のアカウントを作成し、有料アカウントへのアップグレードやサービス制限の引き上げを申請してみたが、残念ながら既存の GPU インスタンスを起動するところまでもたどり着けなかった。 Google Colab がTPU対応した! TPU パワーで手軽に強くなるんじゃね?っと思ったら、そんなうまい話はなかった。

の Model Optimization では、量子化 Quantization に期待。 dlshogi : やねうら王エンジンの nps 比が 1 : 300 程度の条件で対局する。

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Rating で絞る(Rating 2500 or 3000以上等)よりは、学習局面数を多くする方が感覚的には強くなる。

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Google Colab に SSH接続する場合は、ngrok 経由で Connecting to instance over sshができる。 PFN や 産総研 の大規模GPUクラスタに、個人が対抗する手段として、TPU を活用したい。

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渡辺 決定的になにが違うんですか? もう作り方が違う? 杉村 そうですね。 Python では、GIL の制約により nps が向上しないため、絶望的だった。

, 100 1100万局面 + dlshogi 1-5, 2-6,.. 181 - アルファ碁の着手決定ロジック(2) [技術] 最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応• , 100 1100万局面 + dlshogi 1-4, 2-5,.. 目次(「BOOK」データベースより) 第1部 導入編(コンピュータ将棋について)/第2部 理論編(コンピュータ将棋のアルゴリズム/コンピュータ囲碁のアルゴリズム/AlphaGoの手法/ディープラーニングについて)/第3部 実践編(ディープラーニングフレームワーク/方策ネットワーク(policy network)/将棋AIの実装/学習テクニック/価値ネットワーク(value network)/モンテカルロ木探索/さらに発展させるために)/付録 著者情報(「BOOK」データベースより) 山岡忠夫(ヤマオカタダオ) 東京工業大学工学部電子物理工学科卒業。

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渡辺 え、でもこれ以下は妥協って感じなんですよね?(笑) 杉村 確かに、妥協ですね(笑) 渡辺 どうせ買い換えるなら、これ、ということですか。 。 6 で Cloud TPU を公式サポートした。

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(提案されたのはCPU、GPUともにほぼ最強、税込130万円ぐらいのマシン) 渡辺 え、高い(笑) 松本 ですよねー(笑)。

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1サイクルあたり、AobaZero 1100万局面 + dlshogi 600万局面 をマージして、学習する。 dlshogi TensorRT は、Colab の CUDA Driver 10. 松本 長時間で頂上決戦! コンピュータ将棋界の名人戦! 杉村 持ち時間90分で、1手指すごとに15秒追加っていう。

Python の並列処理では、GIL Global Interpreter Lock がボトルネックになる。 8 Available September 30, 2020• , 100 1100万局面 + dlshogi 1-2, 2-3,.. AWS Deep Learning AMI Conda DLAMI は、ディープラーニングフレームワークのバージョンが古いため、最新版を使用する場合は、Deep Learning Base AMI で環境構築をする。

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x からクラウド TPU での Keras の利用をサポートするロードマップになっている。 渡辺 この度は急なお願いにご協力いただき、ありがとうございます! さきほど送っていただいたものはネットから普通に買えますか? 杉村 在庫ありとなっているので、普通に買えると思います。 Google Colab から Google Drive をマウントして、学習データ/学習済みモデルのローカル/クラウド間のやり取りができる。

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