論文の概要: Neural Networks for Chess
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01506v1
- Date: Sat, 3 Sep 2022 22:17:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 12:45:40.229739
- Title: Neural Networks for Chess
- Title（参考訳）: チェスのためのニューラルネットワーク
- Authors: Dominik Klein
- Abstract要約: AlphaZero、Leela Chess Zero、Stockfish NNUEはコンピュータチェスに革命をもたらした。
この本は、そのようなエンジンの技術的な内部動作について、完全な紹介を行っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.055949720959582
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AlphaZero, Leela Chess Zero and Stockfish NNUE revolutionized Computer Chess.
This book gives a complete introduction into the technical inner workings of
such engines. The book is split into four main chapters -- excluding chapter 1
(introduction) and chapter 6 (conclusion): Chapter 2 introduces neural networks
and covers all the basic building blocks that are used to build deep networks
such as those used by AlphaZero. Contents include the perceptron,
back-propagation and gradient descent, classification, regression, multilayer
perceptron, vectorization techniques, convolutional networks, squeeze and
excitation networks, fully connected networks, batch normalization and
rectified linear units, residual layers, overfitting and underfitting. Chapter
3 introduces classical search techniques used for chess engines as well as
those used by AlphaZero. Contents include minimax, alpha-beta search, and Monte
Carlo tree search. Chapter 4 shows how modern chess engines are designed. Aside
from the ground-breaking AlphaGo, AlphaGo Zero and AlphaZero we cover Leela
Chess Zero, Fat Fritz, Fat Fritz 2 and Efficiently Updatable Neural Networks
(NNUE) as well as Maia. Chapter 5 is about implementing a miniaturized
AlphaZero. Hexapawn, a minimalistic version of chess, is used as an example for
that. Hexapawn is solved by minimax search and training positions for
supervised learning are generated. Then as a comparison, an AlphaZero-like
training loop is implemented where training is done via self-play combined with
reinforcement learning. Finally, AlphaZero-like training and supervised
training are compared.
- Abstract（参考訳）: AlphaZero、Leela Chess Zero、Stockfish NNUEはコンピュータチェスに革命をもたらした。
本書は、このようなエンジンの技術的な内部動作について、完全な紹介を行っている。
第1章(導入)と第6章(結論): 第2章ではニューラルネットワークを導入し、alphazeroが使用するようなディープネットワークを構築するために使用される、基本的な構成要素をすべてカバーしている。
内容は、パーセプトロン、バックプロパゲーションと勾配降下、分類、回帰、多層パーセプトロン、ベクトル化技術、畳み込みネットワーク、スクイーズと励磁ネットワーク、完全連結ネットワーク、バッチ正規化と整流線形単位、残留層、過剰フィッティングと過剰フィッティングである。
第3章では、AlphaZeroと同様にチェスエンジンに使われる古典的な探索技術を紹介している。
内容はminimax、alpha-beta search、monte carlo tree searchなど。
第4章は、現代のチェスエンジンの設計方法を示している。
AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero以外では、Leela Chess Zero、Fat Fritz、Fat Fritz 2、Efficiently Updatable Neural Networks (NNUE)、Maiaをカバーしています。
第5章は、小型のAlphaZeroの実装についてである。
ヘキサポーンはチェスのミニマリズム版であり、その一例として使われている。
極小探索によりヘキサポーンを解き、教師付き学習のための訓練位置を生成する。
次に、AlphaZeroのようなトレーニングループを実装し、自己学習と強化学習を組み合わせることでトレーニングを行う。
最後に、alphazeroライクなトレーニングと教師付きトレーニングを比較する。
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