NNUE

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 NNUE 能比手工评估看得更深。 [3]

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NNUE 由日本的那須悠发明，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]

参考资料
  1. Gary Linscott. . April 30, 2021 [December 12, 2020]. （原始内容存档于2023-04-22）.
  2. . Stockfish Blog. [19 October 2020]. （原始内容存档于2020-11-26）.
  3. . www.chessprogramming.org. [2020-08-18]. （原始内容存档于2023-05-22）.
  4. Yu Nasu. (PDF). April 28, 2018 [2023-04-22]. （原始内容存档 (PDF)于2023-03-15） （Japanese）.
  5. Yu Nasu. (PDF). April 28, 2018 [2023-04-22]. （原始内容存档 (PDF)于2023-04-07） （English）.
  6. . 6 August 2020 [2023-04-22]. （原始内容存档于2020-10-05）.
  7. Joost VandeVondele. . July 25, 2020 [2023-04-22]. （原始内容存档于2020-09-20）.
  8. Yu Nasu. (PDF). April 28, 2018 [2023-04-22]. （原始内容存档 (PDF)于2023-03-15） （Japanese）.Yu Nasu (April 28, 2018). "Efficiently Updatable Neural-Network-based Evaluation Function for computer Shogi" （页面存档备份，存于） (PDF) (in Japanese).
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