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高效可更新神经网络(NNUE,源于日本“Nue”的谐音,有时被写作ƎUИИ)是一种基于神经网络的评估函数,其输入是棋子-方格表(Piece-Square Table),或其变体如王棋子-方格表。 [1] NNUE 主要用于Alpha-Beta树的叶节点。 [2]NNUE 评估函数虽然比手工评估函数慢,但能比手工评估看得更深。 [3]
NNUE 由日本的那须悠发明,并于 2018 年引入将棋引擎。 [4] [5] 2020 年 8 月 6 日,NNUE 首次移植到国际象棋引擎Stockfish 12。 [6] [7]自 2021 年以来,所有顶级传统国际象棋引擎(例如Komodo Dragon)为保证竞争力都使用了NNUE。
NNUE 在中央处理器(CPU)即可进行高速计算,无需图形处理器(GPU)。
2018年用于将棋的最早的神经网络由四个权重层组成:W1(16 位整数)和 W2、W3 和 W4(8 位)。 W1 编码了王的位置,因此只有在王移动后才需要重新评估这一层。它使用增量计算和单指令多数据流(SIMD)技术以及适当的内置函数。 [8]
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