EasyShogi アピール文書wcsc30(2020)
開発者　高原順弥
記　2020年3月29日

１、概要
	初参加です。よろしくお願いします。
	思考部は深層学習を用いて二値分類を事前学習したモデルにより、一手先のみ探索・評価を行う簡易なプログラムです。
	深層学習はDeepNeuralNetwork(以下NN)を用いていますが、CurrentNeuralNetwork(CNN)も並行し実験中です。
	GPU等の環境は利用せず、ローカルPCでのCPU環境だけで工夫を楽しんでいます。
	今のところ本プログラムには簡易（Easy）に勝利することができます。

２、使用ライブラリ
	python-shogi
	chainer

３、明示的工夫
	NNへの入力は局面図と持ち駒を一行配列(1チャンネル)とした。
	思い切って持ち駒の情報を除き、9×9の盤面情報のみに絞って学習実験も行っている。
	NNからの出力は二値とし、二値分類を局面の合法手全てに対し行い指し手を決める。
	棋譜や任意の局面図から学習を行える。
	事前学習のための教師データは指し手以外の合法手全ても対象とし、良い手・悪い手の二値ラベルを付与。
	事前学習の多くは悪い手に悪い手との認識させることに費やしている。
	実戦で定跡は不使用だが、好きな戦型を学べるように教師データの抽出・作成には工夫を行った。

４、謝辞
	山岡忠夫氏の『将棋AIで学ぶディープラーニング』（マイナビ出版 2018）に多くを学びました。
	質問にも回答いただきました。
	この場をお借りし、お礼申し上げます。