tanuki- 2022-06-20 nnue-pytorch HalfKP^

tanuki- 2022-06-20 nnue-pytorch HalfKP^

実験内容

  • nnue-pytorch を用いた学習で、 HalfKP^ (HalfKP + K 次元下げ + P 次元下げ) を用いて学習させ、レーティングの変化を調べる。

棋譜生成

生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン
評価関数 水匠5 FV_SCALE=16
1手あたりの思考 深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード
開始局面 foodgate の 2020 年~ 2021 年の棋譜のうち、レーティング 3900 以上同士の対局の 32 手目までから 1 局面ランダムに選択し、その局面を開始局面とした ランダムムーブなし
生成局面数 10 億局面 × 8 セット
生成条件 対局は打ち切らず詰みの局面まで学習データに出力した

シャッフル条件

生成ルーチン tanuki-シャッフルルーチン
qsearch() あり
置換表 無効

機械学習

機械学習ルーチン nnue-pytorch + やねうら王 https://github.com/nodchip/nnue-pytorch/tree/shogi.2022-05-23
学習モデル halfkp_256x2-32-32
学習手法 SGD ミニバッチ法 Ranger
batch-size 16384
threads 2
num-workers 2
gpus 1
features HalfKP^
max_epoch 300
scaling (kPonanzaConstant) 361
lambda 0.5
勝敗項の教師信号 1.0

レーティング測定

対局相手 tanuki- 2022-04-01 halfkp_256x2-32-32 再実験 https://docs.google.com/document/d/1U2dtYgksApn9GYIUJEUtceE0Yc-0dfmx6kA44FopDXc/edit
思考時間 持ち時間 300 秒 + 1 手 2 秒加算
対局数 5000
同時対局数 64
ハッシュサイズ 768
開始局面 たややん互換局面集

実験結果

機械学習

レーティング測定

対局数=5000 同時対局数=64 ハッシュサイズ=768 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2022-05-02\TanukiColiseum\taya36_2020-11-06.sfen NUMAノード数=2 表示更新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 name=YaneuraOu NNUE 7.10 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2022-05-02\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2022-06-19 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale1=16

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE 7.10 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2022-05-02\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\suisho5.halfkp_256x2-32-32.80G\final 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale2=16

対局数5000 先手勝ち2280(52.7%) 後手勝ち2050(47.3%) 引き分け670

engine1

勝ち1847(42.7% R-44.4 +-9.7) 先手勝ち987(22.8%) 後手勝ち860(19.9%)

宣言勝ち27 先手宣言勝ち13 後手宣言勝ち14 先手引き分け320 後手引き分け350

engine2

勝ち2483(57.3%) 先手勝ち1293(29.9%) 後手勝ち1190(27.5%)

宣言勝ち72 先手宣言勝ち37 後手宣言勝ち35 先手引き分け350 後手引き分け320

1847,670,2483

まとめ

nnue-pytorch を用いた学習で、 HalfKP^ (HalfKP + K 次元下げ + P 次元下げ) を用いて学習させ、レーティングの変化を調べた。

学習ロスと検証ロスは、 HalfKP の場合と比べ、初めは速く下がった。一方、最終的には HalfKP より高くなった。

レーティングは、比較対象と比べて R-44.4 程度低かった。

学習ロスと検証ロスについては、 正確な理由は不明。感覚的な話になるが、初めに早く下がったのは、 HalfKP と比べ、大まかな特徴を捉えやすいという事なのかもしれない。一方、最終的に HalfKP より高くなったのは、細かい特徴を捉えにくいという事なのかもしれない。

レーティングについては、 HalfKP^ は、レーティングには寄与しないことが分かった。

しばらくは、 HalfKP のまま実験を進めていきたい。