51.25%普通のelmo式である2)ではR24.87弱くなったのに対して、lambdaを勝敗項の寄与が小さくなるように変更した3)ではR29.43強くなった。一応、普通の雑巾絞りである1)より強くなっているが、1)と3)とは、これが統計的な誤差の範疇である可能性もあるので1)より3)のほうが強いかどうかはさらなる検証が望まれる。次にlambdaを交差エントロピーの下がり方が最大になるようにadaptiveに調整してみる。【ここに資料を貼り付ける】それから、elmoは長時間では強くなっているが、短時間では弱くなっているので、プレイアウトの質が下がり、勝敗項が不正確になっているのではないかという指摘がある。これを検証するためにdepthを上げて比較した。すまん、この記事は、書きかけだ。あとは適当に考察してくれ。:永遠に書きかけのままでしょうか...。したら今から自分で頭使いますが、続きを書いてくれるならそれを読んでから考えたいです(苦笑)。:この記事は永遠にこのままですよ!こういう芸風なので。気が向いたら別の記事として何か書きます。学習部、また新たに自前で書いている(仕事が忙しくなければこの週末中に終わるハズだったけど仕事の都合で終わらない事が確定してますが...)ので、そちらで自分で手を動かして確認します。電王トーナメント出るなら「やねうら王」を素直に使うべきなんでしょうけど(苦笑)。:やねうら王の新しい学習部のソースコード、是非参考にしてみてください。:電王トーナメントに出るかどうかは開催時期と賞金とか見てからですかねー。:L1正則化みたいなことでしたら、全くしてないですね。教師局面がふんだんにあれば要らないのでは...。:勝率に、手数ボーナスをつけるのはあまり効果はないでしょうか。短手数で勝った場合には、勝率に+ボーナスを長手数で勝った場合には、勝率に-ボーナスを少し付ける。負けた場合も類似の補正を入れる。自分の囲碁のプログラムではシミュレーション部に入れていますが、効果の程は不明です。勝率に、手数ボーナスをつける勝つために長手数必要な特徴があるとして、長手数必要なので紛れやすいはずなので、結果的に、勝敗は5割に引っ張られます。いう特徴は結局は小さな値に調整されるはずで、手数ボーナスは効果に乏しい気がします。やってみないと本当のところはよくわかりません。:結局普通の雑巾絞りと、elmo式(3)はどちらが強いのですか。0.5あたりがベストのようです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。