# Sylwi アピール文書 (2020-03-31)

- `Sylwi` : ウェールズ語より、「観察 (Observe)」「気付き (Notice)」

元々は将来の将棋GUI制作を目指してのものでしたが、WCSC参加にあたってその名称を流用しました。

## 取り組み

AMD Threadripper 3970X 購入を機に、以下の事に取り組んでいました。

- 教師データ生成用定跡約170万局面を生成
  - 幅広い教師局面の生成を試みる目的で浅く広い定跡を生成 (2019-12 to 2020-01)
  - Depth 20, MultiPV ∞
- 評価関数用教師データ25.8億局面を生成
  - 上の定跡を使いDepth12教師データを生成 (2020-02-13 to 2020-03-21)
  - 30億局面を生成していたが、そのうち4.2億局面はHDD障害により損失
- (2020-03-31) 現在は本番用の評価関数作成に取り組んでいます

## 他者作成プログラム・データ

- YaneuraOu
  - https://github.com/yaneurao/YaneuraOu
  - 教師生成・評価関数学習・探索の実行に利用させていただきました。
- Kristallweizen 評価関数
  - https://github.com/Tama4649/Kristallweizen
  - 定跡・教師生成時の元評価関数として利用させていただきました。
- HalfKPE9型 評価関数
  - https://github.com/tttak/YaneuraOu/tree/V4.89_NNUE-HalfKPE9
  - https://github.com/tttak/YaneuraOu/releases/tag/V4.89_NNUE-HalfKPE9
  - NNUEのオリジナル(HalfKP型)と比べ、探索速度の低下(-20%程度)・評価関数ファイルのサイズ増加等(約9倍:約551MB)のデメリット。
  - 評価関数の精度上昇による探索速度の低下を補う勝率の上昇に期待して利用を検討しています。
- apery_rust
  - https://github.com/HiraokaTakuya/apery_rust
  - 今回は間に合わないと思われますがRustへの移植も検討中で、実装の参考にさせていただいています。