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  <author_name>TadaoYamaoka</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/</author_url>
  <blog_title>TadaoYamaokaの開発日記</blog_title>
  <blog_url>https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/</blog_url>
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    <anon>dlshogi</anon>
    <anon>コンピュータ将棋</anon>
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  <description>dlshogiの現在の実装では、長時間思考して探索ノード数が大きくなった場合に、ノードにバックアップされる価値の合計がfloat型になっているため、誤差が許容できないという指摘をやねうらお氏から頂いた。floatに[0,1]の価値の値を足し合わせていく場合に、桁落ちは当然気を付けるべきだが、ディープラーニングを使用している場合、探索ノード数それほど多くならないので、指摘されるまで意識していなかった。 しかし、現状ではGPUを8枚使用するような状況になったので、長時間思考で問題になっていた。 floatの桁落ち floatの仮数部は23ビットなので、有効桁数は10進数で7桁となる。 数千万ノード…</description>
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  <published>2020-12-12 00:10:06</published>
  <title>将棋AIの進捗 その51（floatの桁落ち）</title>
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