dainomaruDNNcは第28回同様、DeepLearningShogi-wcsc28を使用しております。 DeepLearningShogi-wcsc28より、 1 詰み探索の深さを7から9 2 開始20手以上になった場合、探索深さ6 まで行い、3手詰めかどうか 判定を行うよう変更 3 探索回数最大の手を見つけるにおいて、詰め確認ができている場合は勝率設定をするよう変更 ディープラーニングによる強化学習のデータにおいては、DeepLearningShogi-wcsc28と変更なし。 ライブラリの選定理由 ディープラーニングの実装を調査していた際、DeepLearningShogi-wcsc28のベースとなったDeepLearningShogi-masterの開発者の 「将棋でディープラーニングする」ブログを拝見させて頂き、実装方法や仕組みなどのご教授頂きました。 第28回出場の際、ライブラリーの使用のご了承頂いた経緯があります。 ブログでは、開発するにあたって環境構築や改善に対する試みが大変わかりやすい説明となっており、どのように改善してよいかの 検討をすることができました。また、開発者に対して私の質問に対し丁寧対応して頂き理解をすることができました。 DeepLearningShogi-wcsc28の開発者と自分の改善と比較し、ディープラーニングについて理解を深めたいと思ております。