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人気順 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 users拡散モデルで将棋の方策を学習する - TadaoYamaokaの開発日記
拡散モデルで、将棋の方策を学習できないか試してみた。 拡散モデル 拡散モデルは、高品質で多様なサンプルを生成できる生成モデルである。 昨年8月にStable Diffusionが公開されたことで注目を集めている。 拡散モデルは、確率微分方程式によって表される確率分布を近似するモデルで、モード崩壊を起こさず多様な分布を... 続きを読む
第33回世界コンピュータ将棋選手権 結果報告 - TadaoYamaokaの開発日記
5/3~5/5に開催された第33回世界コンピュータ将棋選手権に参加しました。 HEROZチームとして、「dlshogi with HEROZ」というプログラム名でエントリしました。 大会の概要 世界コンピュータ将棋選手権は、1990年より毎年開催されている歴史のあるコンピュータ将棋の大会です。 今回は33回目の開催で、46チームが参加しま... 続きを読む
Whisperでリアルタイムに文字起こしするアプリ - TadaoYamaokaの開発日記
前回の記事で、WhisperのモデルをONNXにして文字起こしができるようになったので、Windowsでスタンドアロンで実行できるアプリを作成した。 C#でWPFを使用して開発したので、実行できるのはWindowsのみである。 GitHubのReleaseからダウンロードできるようにした。 GitHub - TadaoYamaoka/RealtimeTranscribe: real-time... 続きを読む
PCで再生中の音声をWhisperでリアルタイムに文字起こしする - TadaoYamaokaの開発日記
PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイ... 続きを読む
Stable Diffusionを「いらすとや」で追加学習する - TadaoYamaokaの開発日記
前回、Stable Diffusionをdanbooruデータセットを使用して追加学習することを試した。 今回は、自分でデータセットを作成して追加学習することを試す。 データセットには、画像とキャプションが揃っている必要があり、キャプションがない場合はCLIPで疑似ラベルを生成するなどする必要がある。 今回は、画像に対するキャ... 続きを読む
第32回世界コンピュータ将棋選手権 結果報告 - TadaoYamaokaの開発日記
5/3~5/5に開催された第32回世界コンピュータ将棋選手権に参加しました。 HEROZチームとして、「dlshogi with HEROZ」というプログラム名でエントリしました。 大会の概要 世界コンピュータ将棋選手権は、1990年より毎年開催されている歴史のあるコンピュータ将棋の大会です。 今回は32回目の開催で、51チームが参加しま... 続きを読む
dlshogiを使って棋譜から棋力を推定する - TadaoYamaokaの開発日記
たややんさんが実施していた棋譜から棋力を推定する方法をdlshogiを使って検証してみた。 棋譜から棋力を推定する手法を検証しており、水匠の評価値をシグモイド関数で疑似的な勝率に変換した上で平均損失を計測する+計測する局面の勝率の閾値を設定するという手法で、24レーティングとの高い相関(相関係数-0.9536)を得... 続きを読む
Unityで将棋アプリの開発 その9(定跡と戦型予想) - TadaoYamaokaの開発日記
作成している将棋アプリに定跡検索と戦型予想を実装した。 定跡ボタン(ノートのアイコン)を押すと、現在の局面の定跡の候補手と、各手を指した後にどの戦型になるかの確率を表示する。 候補手は、出現率と勝率も合わせて表示する。 定跡の元データ 定跡の元データには、floodateの2018年以降のR3500以上のソフト間の棋... 続きを読む
cshogiにWebアプリを追加 - TadaoYamaokaの日記
開発しているPythonの高速な将棋ライブラリcshogiに、ブラウザでUSIエンジン同士の対局が行える機能を追加した。 python -m cshogi.web.app --engine1 E:\game\shogi\gikou2_win\gikou.exe --engine2 E:\game\shogi\apery_wcsc28\bin\apery_wcsc28_bmi2.exe --byoyomi 1000 --port 8000のように実行して、ブラウザから「... 続きを読む
【電竜戦】チームdlshogiのGCTが決勝リーグで優勝しました - TadaoYamaokaの日記
本日開催されたコンピュータ将棋の大会「電竜戦」で、チームdlshogiのGCTが決勝リーグで優勝しました! コンピュータ将棋の大会でディープラーニングを使用したソフトが優勝するのは初です。 2017年からdlshogiの開発を始めてやっと優勝までたどり着きました。 GCTについて 元々GCTは、加納さんがdlshogiを使用して開発... 続きを読む
【書籍】将棋AIで学ぶディープラーニング - TadaoYamaokaの日記
2018 - 03 - 13 【書籍】将棋AIで学ぶディープラーニング 書籍 DeepLearning 「 将棋AIで学ぶディープラーニング 」という本を出版します。 昨年10月に技術書典3で「 ディープラーニングを使った将棋AIの作り方 」という技術系同人誌を出したことをきっかけに書籍化のお話をいただきました。 技術書典で出した本は、方策ネットワークを使った将棋AIの作り方でしたが、書籍の方では... 続きを読む
AlphaZero Chess/Shogiの論文を読む - TadaoYamaokaの日記
2017 - 12 - 06 AlphaZero Chess/Shogiの論文を読む AlphaGo Zero DeepLearning コンピュータ将棋 DeepMindからAlphaGo Zeroと同じ方法で、チェスと将棋でトッ プレベ ルを上回ったという論文が発表されました。 [1712.01815] Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a... 続きを読む
AlphaGo Zeroの論文を読む その4(自己対局) - TadaoYamaokaの日記
2017 - 10 - 24 AlphaGo Zeroの論文を読む その4(自己対局) AlphaGo Zero AlphaGo コンピュータ将棋 コンピュータ囲碁 その3の続き 自己対局パイプライン 自己対局パイプラインは、3つの主要な部分から構成される。 最適化 評価 自己対局 これらは並行で実行される。 最適化 ミニバッチサイズ:2,048 (32バッチずつ別々の GPU で実行) ミニバッ... 続きを読む