Ir al contenido principal

LeelaFish: cómo usar una red neuronal para sustituir la mejor función de evaluación de ajedrez hecha a mano por programadores humanos

LeelaFish

UCI chess playing engine derived from Stockfish and LeelaChess Zero: https://github.com/LeelaChessZerohttps://github.com/official-stockfish/Stockfish

Introduction

This is a chess engine based in the Stockfish tree search but where we use the LCZero value head as evaluation function. So in this project we are just using the Stockfish code but replacing the human developed evaluation function for the neural network value head of the LeelaChess Zero project.
This is a kind of experiment in which we try to figure out if the results are good even without the use of the MCTS LCZero does.

Results

Results are very promising and in a 1:1 ratio (when the number of nodes used by the original Stockfish or LCZero are forced to be equal to the number of nodes used by LeelaFish) our development is able to beat both SF and LCZero. We used for these tests the LCZero network tesnet 10510.
One thing is clear: the value head of the network is as good as the original manually programmed evaluation function of SF.

Future work

  • It would be great to test depthly the performance of LeelaFish and the optimal ratio in which it's able to perform as good or better than SF and/or LCZero.
  • It would be a good idea to use instead of LCZero the more recent lc0 source code of the LeelaZero project.
  • Right now the project has been compiled and tested only in Windows machines (using Visual Studio 2017). It should be changed the make files in order to run the project in Linux systems.

Licence

LeelaFish Copyright (C) 2018 Samuel Graván and contributors. Based on: Leela Chess Copyright (C) 2017 benediamond Leela Zero Copyright (C) 2017-2018 Gian-Carlo Pascutto and contributors Stockfish Copyright (C) 2017 Tord Romstad, Marco Costalba, Joona Kiiski, Gary Linscott
LeelaFish is free software: you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU General Public License as published by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later version.
Leela Chess is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
You should have received a copy of the GNU General Public License along with Leela Chess. If not, see http://www.gnu.org/licenses/.

Entradas populares de este blog

Evidencia a favor de la teoría de Jeremy England (usando computación evolutiva)

"You start with a random clump of atoms, and if you shine light on it for long enough, it should not be so surprising that you get a plant." Jeremy England (2014), interview commentary with Natalie Wolchover Hace ya un mes que terminé de estudiar a fondo el interesante trabajo que el físico  Jeremy England  está realizando en el  MIT (Massachusetts Institute of Technology) . En mi blog he divulgado todo lo referente a este trabajo con mucho nivel de detalle, siendo esta entrada un compendio de todo lo que el trabajo cuenta. La idea de esta línea de investigación viene a decir, a grosso modo , que la física de nuestro mundo mantiene una relación implícita entre complejidad y energía . Esta relación indica que, cuanto más complejo es un fenómeno, más energía debe disiparse de modo que crezca la probabilidad de que tal fenómeno finalmente acontezca. Esta teoría de Jeremy parte, y se deduce, de una base termodinámica y de mecánica estadística ya establecida, por lo que sus concl

Aprendizaje automático mediante Deep Q Ntework (DQN + TensorFlow)

"[Las neuronas son] células de formas delicadas y elegantes, las misteriosas mariposas del alma, cuyo batir de alas quién sabe si esclarecerá algún día el secreto de la vida mental."  (Ramón y Cajal) Introducción. Este artículo es una continuación de mi entrada anterior "Las matemáticas de la mente" [2]. Vimos en ese artículo cómo era posible que un simple algoritmo de computación pudiese imitar el modo en que nuestro cerebro aprende a realizar tareas con éxito, simplemente a partir del equivalente computacional de una red neuronal. Sin embargo, a pesar de que en dicha entrada os comentaba el caso de cómo se puede programar un algoritmo capaz de conseguir  literalmente,  aprender a jugar al Conecta4 (4 en raya) sin especificar ( pre-programar ) en ningún momento las reglas del juego; es posible que muchos notasen que aún así, todavía había que pre-procesar la entrada de la red neuronal para ofrecerle a las neuronas (nodos) de la capa de entrada ( inputs ) qué ficha

Aprendizaje autónomo por computación evolutiva (Conecta 4)

"[Las neuronas son] células de formas delicadas y elegantes, las misteriosas mariposas del alma, cuyo batir de alas quién sabe si esclarecerá algún día el secreto de la vida mental."  (Ramón y Cajal) Introducción. Dibujo de Ramón y Cajal de las células del cerebelo de un pollo,  mostrado en "Estructura de los centros nerviosos de las aves", Madrid, 1905. Dos noticias muy importantes que han tenido lugar estas últimas semanas en el campo de la neurociencia y la inteligencia artificial (de las cuales me hice eco en este mismo blog: aquí [1][2] y  aquí [3]), me hizo recordar un trabajo de computación que hice allá por el 2011 cuando inicié el doctorado en ingeniería (el cual por cierto aún no terminé, y que tengo absolutamente abandonado :( Ya me gustaría tener tiempo libre para poder retomarlo; porque además odio dejar las cosas a medias). Pues bien, el trabajo original[4] (que he mejorado) consistía en ser el desarrollo de un algoritmo capaz de aprender a jugar a