Frank Brenner schrieb:
Dann nenn mir doch eine Engine die gut lernen kann und dann erläutere wie das Lernen funktioniert und wie man den Lernerfolg deiner Meinung nach messen kann.
Wir reden hier nicht von Eröffnungstuning (also das deaktivieren von Zügen in der Eröffnung nachdem der Zug bei sehr vielen Partien zb nur einen Score von 17% erbracht hat) und auch nicht von Neuronalen Netzen. NN sind relativ neu und können äußerst effizient lernen.
Ach und noch etwas: Du benutzt das Wort "Kastrieren" im Zusammenhang mit 1m + 1s. Was meinst du damit ? Wieso kann eine Eingine nicht mit 1m+1s lernen, welche Bedenkzeit soll Deiner Meinung nach ausreichen ?
NN lernen mit noch schnelleren Partien.
Eman und Sugar lernen sehr gut wenn damit längere Partien spielt .
Bei 1+1 auf einem Kern bremst das lernen , je größer die Lerndatei umso langsamer die Engine .Dazu kommt noch das für das Laden der Lerndatei vor jeder Partie Zeit verbraucht wird und die Ergebnisse natürlich dadurch noch schlechter werden .
Bei Eman brachte das lernen bei mir ca +35 Elo , gelernt wurde mit Bedenkzeiten von 5+5 ,10+5 und 20+5 Min auf AMD 8 und 12 Core ( ca 3000 bis 4000 Partien)
Dazu kam dann noch ein Xeon 24 Core der ca 10000 von mir selektierte Partien analysierte die auf Playchess.com und Infintitychess gespielt wurden . Alleine der Xeon lief 4 Monate Tag und Nacht bis die 10000 Partien durch waren .
Mit diesem Lernfile spielte EMan bei 1+1 Min schlechter und bei 5+5 Min viel besser .
5+5 Min auf mindestens einem 8 Core AMD war das Minimum was Eman an Bedenkzeit brauchte damit es Sinn machte das Lernfile zu nutzen .
Das war aber noch vor NNUE, das lernen bringt jetzt natürlich weniger
Mit Sugar habe ich einen ähnlichen Test durchgeführt . Ca.5000 Partien mit und ohne Buch auf Playchess.com (5+0 12 Core AMD)dazu 3200 Partien die nicht Remis endeten von PGN mit Arena gelernt, zum Teil sehr lange Partien
Je höher die Bedenkzeit mit der gelernt wurde umso besser das Lernfile , mit ultrakurzen Bedenkzeiten kommt man nur zu einer Lerndatei die bremst
Was das lernen mit NN angeht wird das wohl auch so sein das je mehr Zeit man sich dafür nimmt umso besser wird das Netz .
Lasse ich Stockfisch 20000 Partien gegen sich selbst mit einer Bedenkzeit von 10 Min spielen und wiederhole das ganze mit 10 Sekunden pro Partie und generiere mir auf beiden Datenbanken ein Buch wird das Buch mit den 10 Min Partien bessere Ergebnisse erzielen .
Das ganze ist nicht so einfach da es auf die Größe der Lerndatei auf die Bedenkzeit und auf die gelernten Partien ankommt . Wie man es nicht machen sollte wurde hier ja schon oft bewiesen
Da ich fast nicht mehr Online spiele poste ich heute Abend noch meine 1+1 Min Fischrankliste in der Sugar mit und ohne Lernfile getestet wurde . Das ganze läuft gerade noch ..