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Re: ニューラルネットワークへの入力

 投稿者:zakki  投稿日:2016年12月 9日(金)00時23分58秒
  > 53%から56%はかなりですね。KGSの棋譜でしょうか。
KGSとgogodのコミ6.5のものです。

> 下がるのですか。不思議です・・・。
> 同じネットワークなら入力を増やしたほうが一致率は上がる、と思っていたのですが
> そうでもないのですか。

理屈としては要らない入力の重みを0にすれば一致率は上がるはずですが、
PC1台で1~2日である程度学習が進まなかった場合はアドホックに打ち切って別の構成を
試していたいたせいで、5*5*9から有用な64特徴を探し出すのに比べて5*5*52から有用な
64特徴を探すのが難しかったのだと思います。

>入力に近い方が192、で後ろが64、でしょうか。
はい。

>この17層だと128x14と同じくらいでしょうか。
>どういうネットワーク構成が効果的なのかはよく分からないです。

こちらもアドホックに学習データを流用していて、計算機リソースの制約上網羅的にネットワーク構成を
試せていないので、もっとましな構成は無数にありそうです。
 
 

Re: ニューラルネットワークへの入力

 投稿者:山下  投稿日:2016年12月 8日(木)19時02分18秒
  53%から56%はかなりですね。KGSの棋譜でしょうか。

> 64フィルタ20層のままだと一致率はむしろ下がる

下がるのですか。不思議です・・・。
同じネットワークなら入力を増やしたほうが一致率は上がる、と思っていたのですが
そうでもないのですか。

> 192*7+64*10

入力に近い方が192、で後ろが64、でしょうか。
この17層だと128x14と同じくらいでしょうか。
どういうネットワーク構成が効果的なのかはよく分からないです。
 

ニューラルネットワークへの入力

 投稿者:zakki  投稿日:2016年12月 7日(水)21時12分1秒
  Rn.2.xで盤面と経過手数と呼吸点の9面入力していたのを、Rn.3.0-4cでRayがプレイアウトのレーティングに使っている戦術的特徴をすべて含めて52面にしてみました。
一致率が53%から56%に上がって、自己勝率で90%以上、cgosレーティングで+200程度強くなりました。
もろもろで秒間プレイアウトが60%程度まで減ってしまいましたが効果はあったようです。

64フィルタ20層のままだと一致率はむしろ下がるのでフィルタ増やす必要がありそうでしたが
AlphaGoにならって192*14だと学習の収束遅すぎてめげて192*7+64*10にしてみています。
 

CGOS レーティングと段

 投稿者:HiraBot  投稿日:2016年12月 7日(水)05時14分26秒
編集済
  分かっている点を予想も交えてプロットしてみました

                      CGOS BayesElo
Aya792p2v2cn50_12t    3586       KGS 7d (Blitz)
Aya790e_510_ro_1k     2714       KGS 3d
HiraBot               3400       KGS 6d
HiraBot41/42          3350       KGS 6d
HiraBot43/44          3350       KGS 5d
HiraBot1              2950       KGS 5d
HiraBot31~34         2650       KGS 3d
DcnnRasPi             2450       KGS 1d

グラフでは 1段当たり 230Elo 程度になり KGS の仕様と合致します
このグラフから No336-9.3(DcnnRasPi) は 2d 程度あると思われます
 

Re: HiraBot の BayesElo

 投稿者:HiraBot  投稿日:2016年12月 5日(月)18時52分52秒
  > 5k付近は近いですが2d以上では差が100点近くずれています。

2000 playout で 5d でしたがこれを 4d と仮定すると
80000 playout 6d との間が 1ランク 250Elo
1d との間が 1ランク 180Elo となり、もっともらしくなります
ただ HiraBot1(2000playout) は現在も 5d で打っております
 

Re: HiraBot の BayesElo

 投稿者:山下  投稿日:2016年12月 5日(月)18時05分48秒
編集済
  10000playoutまではきれいにスケールする、ということでしょうか。
KGSの仕様だと5k以下は148点差で1段差、2d以上は231点差で1段差なので

> 1d~5d では 1ランク 140Elo
> 5k~1d では 1ランク 120Elo

5k付近は近いですが2d以上では差が100点近くずれています。
AyaのCGOSのレートだと下の表から大雑把に3dから7dで1ランク +218 Elo、
5kから3dで +114 ELo とそこそこKGS仕様に近い値になります。

                      CGOS BayesElo
Aya792p2v2cn50_12t    3586       KGS 7d (Blitz)
Aya790e_510_ro_1k     2714       KGS 3d
Gnugo-3.7.10-a1       1800       KGS 5k
 

Re: HiraBot の BayesElo

 投稿者:HiraBot  投稿日:2016年12月 5日(月)02時14分38秒
  MCTS のみの HiraBot を CGOS で走らせてレーティングデータを取りグラフにしました
gnugo がレーティング 1800 で KGS 5k らしいからグラフに記入しました
DCNN+MCTS と上手くつながっています、両者の差は 1000Elo くらいです
DCNN の効果は 1000Elo という事になります(MCTS only は本来の強さより弱いです)

DcnnRasPi は No211 を raspberry pi で打ち KGS 2k でしたが、同じアカウントで
No336-9.3 をパソコンで打たせたところ(raspberry pi では 35秒かかった為止めた)
2日余りで 1k になりました 1k で 7割~8割程度の勝率なので 1d くらいのようです
No336-9.3 は CGOS で 2400Elo ですからグラフに記入しました

5d,1d および 5k の地点から 1d~5d では 1ランク 140Elo
5k~1d では 1ランク 120Elo であることが分かります
これで次に平塚の囲碁?段-GPU を出すときに適正な強さに出来ます
 

Re: KGS の月例

 投稿者:gg  投稿日:2016年12月 4日(日)10時17分57秒
  開始時刻が変わったようで,深夜一時からになってます
http://www.gokgs.com/tournEntrants.jsp?id=1093
今のところAyaとHiraBotだけなので
Nickさんのためにも皆さん是非参加してあげて下さい
 

Re: HiraBot の BayesElo

 投稿者:山下  投稿日:2016年12月 3日(土)08時41分54秒
  面白いデータありがとうございます。

100playoutではDCNNの探索なしの方が強いのが面白いです。
Ayaも13路で、RootだけDCNNを使った場合は、30playoutだとはっきり弱く、
100playoutで互角でした。

rootだけDCNN+MCTS vs DCNN探索なし (13路)

playout数 勝率  対局数
   30     0.456  243
  100     0.541  288
  300     0.733  311
  500     0.752  538
 

HiraBot の BayesElo

 投稿者:HiraBot  投稿日:2016年12月 3日(土)01時29分0秒
  playout とレーティングの関係を調べるため CGOS で平塚の囲碁を走らせました
DCNN を MCTS に組み込み全てのノード作成で DCNN を使用するプログラムです
ネットの識別名は No336-9.3 です

playout 50000 にてはっきりと頭打ちになっていますが
5000 以下ではグラフの直線性は良い(対数目盛にて)と思います
playout 5000 以下では playout 2倍で 150Elo 程度のようです

playout 2000 で KGS で運用しました(HiraBot1)5d になったのでグラフに記入しました
グラフから playout 100 では KGS 2d 程度と思われます
一番弱くして 2d ではまずいのでもう少し弱いソフトを作る必要があります
playout をこれ以上少なくしたくないので、弱くする為にプログラムを変える事にします
(DCNN を除いた MCTS のみにする予定)
 

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