形勢を目数で返すNNを公開します

囲碁の局面の形勢を、目数で返すNNを公開します。ここ最近も改良しようといろいろと試していたのですが、ほとんど進歩が無かったので、今回公開するのは最新のバージョンですが、数か月前に作成した、今現在white shadeで使っているものと性能はほとんど同じです。

http://www.perfectsky.net/misc/whiteshade_vn-20190902.h5

white shade – 囲碁ブラウザゲーム COSUMI
https://www.cosumi.net/whiteshade.html

13路盤より大きな碁盤サイズには対応していませんが、それより小さい碁盤サイズは、特になにも問題はないと思います(12路盤、10路盤、8路盤とかもOK)。公開するのは、KerasのHDF5形式のファイルですが、TensorFlow.jsのコンバータも私の環境では問題なく通ります。このNNを使っても、そんなに強い思考エンジンは作れないと思いますが、目数で形勢を返すNNは比較的珍しいと思うので、だれかが何か面白いものを作ってくれたら嬉しいです。

以下、使い方を簡単に説明していきます。わたしも本当によく分かっていないので、難しいこと聞かれても、どうせちゃんとお答えできませんので、この説明で分からなかったら、もう諦めちゃってください(笑)。

入力は「盤上」・「次の手番の石」・「相手の石」・「コウで打てない場所」の4面です。「次の手番の石」・「相手の石」は、「黒石」・「白石」ではないので注意してください。出力は「次の手番から見た目数単位での形勢(中国ルール・コミは無いとして)」です。「黒から見た目数単位での形勢」ではないので注意してください。入力は当てはまる所は1、そうでない所は0です。

例えば次の局面の形勢を知りたい場合は、

次のようなコードになります。

# score.py

from keras.models import Model, load_model
import numpy as np

MODEL = load_model('whiteshade_vn-20190902.h5')

TURN       = 'WHITE' # or 'BLACK'
BOARD_SIZE = 9

BOARD = [
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', 'W', 'B', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', 'W', 'B', 'K', 'B', ' ', 'B', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', 'W', 'B', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
]

NUM_PREDICT     =  1
MAX_BOARD_SIZE  = 13
NUM_INPUT_LAYER =  4

ON_BOARD = 0
MY_STONE = 1
YR_STONE = 2
KO       = 3


################################################################################


predict_input = np.zeros((NUM_PREDICT, MAX_BOARD_SIZE, MAX_BOARD_SIZE, NUM_INPUT_LAYER))

for i in range(BOARD_SIZE):
    for j in range(BOARD_SIZE):

        predict_input[0][i][j][ON_BOARD] = 1

        if BOARD[i][j] == 'B':
            if TURN == 'BLACK':
                predict_input[0][i][j][MY_STONE] = 1
            else:
                predict_input[0][i][j][YR_STONE] = 1
        elif BOARD[i][j] == 'W':
            if TURN == 'BLACK':
                predict_input[0][i][j][YR_STONE] = 1
            else:
                predict_input[0][i][j][MY_STONE] = 1
        elif BOARD[i][j] == 'K':
            predict_input[0][i][j][KO] = 1

predict_output = MODEL.predict(predict_input)

if TURN == 'BLACK':
    score = predict_output[0][0]
else:
    score = -(predict_output[0][0])

if score > 0:
    print('B+' + str(score))
else:
    print('W+' + str(abs(score)))

$ python ./score.py 2>/dev/null
B+18.516293

13路盤より小さい碁盤は、13×13のどこに描いても大丈夫だと思っていたのですが、四隅のどれかにぴたっとくっつけたデータでしか学習してなかったせいか、例えば9路盤を13×13のど真ん中に描いてpredictさせると、ちょっと精度が悪くなるような気がします。まあ普通に、0の0から使ってください。

このNNは、まず座標ごとにどちらの地になりそうなのかを予測し、それを集計したような構造になっています。これは、そういうふうにした方が、評価関数として性能が良かったからそうしただけなのですが、結果的にその集計前の途中の出力を、副産物として利用することも一応は可能です。ただ、本当に一応ですね。例えば9路盤をpredictさせると、盤外の座標にもスコアがしっかり付いていて(!)、でもどちらかに偏らないようになっていたりと、13×13全体で上手にバランスをとっている感じなので、まあ参考程度に見てください。例えば、次のようなコードで使えます。activation_103っていう名前のレイヤーの出力を使ってください。

# territory.py

from keras.models import Model, load_model
import numpy as np

OUTPUT_LAYER_NAME = 'activation_103'

MODEL   = load_model('whiteshade_vn-20190902.h5')
MODEL_2 = Model(inputs  = MODEL.input,
                outputs = MODEL.get_layer(OUTPUT_LAYER_NAME).output)

TURN       = 'WHITE' # or 'BLACK'
BOARD_SIZE = 9

BOARD = [
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', 'W', 'B', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', 'W', 'B', 'K', 'B', ' ', 'B', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', 'W', 'B', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '], 
    [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
]

NUM_PREDICT     =  1
MAX_BOARD_SIZE  = 13
NUM_INPUT_LAYER =  4

ON_BOARD = 0
MY_STONE = 1
YR_STONE = 2
KO       = 3


################################################################################


predict_input = np.zeros((NUM_PREDICT, MAX_BOARD_SIZE, MAX_BOARD_SIZE, NUM_INPUT_LAYER))

for i in range(BOARD_SIZE):
    for j in range(BOARD_SIZE):

        predict_input[0][i][j][ON_BOARD] = 1

        if BOARD[i][j] == 'B':
            if TURN == 'BLACK':
                predict_input[0][i][j][MY_STONE] = 1
            else:
                predict_input[0][i][j][YR_STONE] = 1
        elif BOARD[i][j] == 'W':
            if TURN == 'BLACK':
                predict_input[0][i][j][YR_STONE] = 1
            else:
                predict_input[0][i][j][MY_STONE] = 1
        elif BOARD[i][j] == 'K':
            predict_input[0][i][j][KO] = 1

predict_output = MODEL_2.predict(predict_input)

for i in range(MAX_BOARD_SIZE):
    for j in range(MAX_BOARD_SIZE):

        if TURN == 'BLACK':
            darkness = predict_output[0][i][j][0]
        else:
            darkness = -(predict_output[0][i][j][0])
        
        if darkness > 0.9:
            print ('B', end='')
        elif darkness > 0.5:
            print ('b', end='')
        elif darkness > -0.5:
            print ('.', end='')
        elif darkness > -0.9:
            print ('w', end='')
        else:
            print ('W', end='')
    
    print ('\n', end='')

$ python ./territory.py 2>/dev/null
bw.bBBBBBBWBB
.WWw...wBBWWB
WWwbBBBbBBWWB
WWwbBBBBBBWWB
WWwbBBBBBBWWB
WWwbBBBBBBWWB
WWw.BBBbBBWWB
WWWw...wBBWWB
b..bBBBBBBWWB
BBBBBBBBBBWWB
WBBBBBBBBBBBB
WWWWWWWWWWWWB
WWWWWWWWWWWWW

盤上は、左上の9×9なんですけどね。盤外がなんだか凄まじいことに…(笑)

white shadeの方は、NNの入力に「ダメの数」追加するか、少し深く探索した方が良さそうです。そういったことは無しでも、レベル5までは問題なくいけるのですが、できればレベル6が作りたい…

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