dainomaruDNNcは昨年出場したライブラリーと異なり、dlshogiを使用した。
dlshogiではディープラーニングによる強化学習を行っているものとなっている。
elmo_for_leamにて訓練データ(17.6GB)、テストデータ(2057件)により
強化学習を行った。MomentumSGDをRMSpropGravesに変更、ミニバッチ256、エポック2にて実施した。

batchsize=256、
RMSpropGraves(lr=0.001)
WeightDecay(rate=0)
val_lambda=0.5
train position num = 500000000
test position num = 6234

dlshogiのライブラリからの変更点は強化学習における最適化手法をMomentumSGDからRMSpropGravesに変更
した１点のみである。