Полная версияYu Nasu ⇐ Васина Википедия
-
Автор темыwiki_en
- Всего сообщений: 121481
- Зарегистрирован: 16.01.2024
Yu Nasu
Ю Насу — японский ученый-компьютерщик и программист сёги, получивший широкое признание за разработку функции оценки «Эффективно обновляемой нейронной сети | NNUE» (Efficiently Updatable Neural Network или ƎUII).
== Ранняя жизнь и образование ==
Ю Насу (яп. 那須 悠) получил высшее образование в Токийском технологическом институте (TITech), ведущем институте инженерии и информатики в Японии. Во время учебы в университете он был связан с «Лабораторией Шиноды-Фуруи», где работал под руководством выдающихся экспертов по распознаванию речи «Коичи Шинода» и «Садаоки Фуруи».
Его академическая подготовка была сосредоточена в основном на «Скрытой марковской модели» «(HMM)» и статистической обработке сигналов. В 2011 году в рамках своего исследования в TITech Насу стал соавтором работы по межканальному спектральному вычитанию, целью которой было повышение точности распознавания речи в сложных средах, таких как собрания. Его исследования в институте обеспечили фундаментальные знания в области нейронных сетей (машинного обучения)|'''нейронных сетей''' и дополнительных вычислений|'''инкрементных вычислений''', которые позже послужили основой для его прорывов в компьютерных сёги. После учебы в аспирантуре он перешел в частный сектор, присоединившись к Toshiba|'''Toshiba Corporation''', где продолжил свои исследования в лаборатории средств массовой информации компании.
== Карьера и исследования ==
После окончания Токийского технологического института (TITech) Насу присоединился к корпорации Toshiba в качестве исследователя в ее «Лаборатории средств массовой информации». Его исследования в этот период были сосредоточены на речевых технологиях и взаимодействии человека и компьютера с упором на «статистический синтез речи».
Работа Насу заключалась в разработке методов повышения естественности и выразительности машинно-генерируемых голосов. В частности, он был соавтором исследования методов «эмоциональной трансплантации», в которых использовалась «модель добавления эмоций (EAM)», позволяющая системам синтеза речи перенимать определенные эмоциональные тона от одного говорящего к другому.
== Развитие ННЭУ ==
В 2018 году Насу представила эффективно обновляемую нейронную сеть (NNUE),
=== Техническая архитектура и эффективность ===
Основная инновация ННЭУ заключается в механизме постепенного обновления. Большая часть знаний сети хранится на первом уровне, который использует большую, но разреженную матрицу|разреженный входной вектор, обычно более 40 000 логических входных значений в сёги, представляющих отношения фигура-квадрат относительно шахматной фигуры|короля. В конструкции Насу используется тот факт, что один ход меняет только несколько шахматных фигур на доске. Вместо пересчета всей сети система поддерживает аккумулятор (вычисление)|'''аккумулятор''', который обновляет только задействованные искусственные нейроны|нейроны. Это позволяет движку оценивать миллионы позиций в секунду, поддерживая высокие скорости поиска, необходимые для обрезки альфа-бета | обрезки альфа-бета.
=== Реализация и глобальное влияние ===
Насу впервые реализовал NNUE в модифицированной версии движка сёги YaneuraOu, который сразу же продемонстрировал сверхчеловеческую игровую силу наравне с системами, основанными на глубоком обучении. В 2020 году японский программист Хисаёри «Nodchip» Нода успешно портировал архитектуру Насу в международный шахматный движок Stockfish (chess)|’’’Stockfish’’'. Эта адаптация, выпущенная как Stockfish 12, привела к беспрецедентному увеличению примерно на «80-100 очков Эло», что стало самым значительным скачком в истории движка. С тех пор NNUE стал отраслевым стандартом почти для всего программного обеспечения высшего уровня для компьютерных шахмат|шахмат и сёги.
== См. также ==
* '''Stockfish (шахматы)''': ведущий в мире шахматный движок, использующий NNUE в качестве основной функции оценки.
* '''Компьютерные сёги''': Область информатики, в которой зародились инновации Ю Насу.
* '''Нейронная сеть (машинное обучение)''': более широкая технология машинного обучения, на которой построен ННЭУ.
* '''Альфа-бета-обрезка''': алгоритм поиска, специально разработанный для дополнения NNUE.
== Внешние ссылки ==
* [https://github.com/asdfjkl/nnue "asdfjkl/nnue"]. ''Github''. Оригинальная реализация и документация архитектуры ННЭУ. Проверено 27 февраля 2026 г.
* [https://www.researchgate.net/scientific ... u-69800429 «Ю Насу на ResearchGate»]. «ResearchGate». Академический профиль, содержащий его исследования в области синтеза речи и обработки сигналов. Проверено 27 февраля 2026 г.
* [https://www.chessprogramming.org/Yu_Nasu «Вики по шахматному программированию — Ю Насу»]. «ChessProgramming Wiki». Техническая биография, посвященная его вкладу в компьютерные настольные игры. Проверено 27 февраля 2026 г.
* [https://stockfishchess.org/blog/2020/stockfish-12/ «Объявление о выпуске Stockfish 12»]. «Stockfish Chess». Подробный пост, объясняющий, как ННУЭ Насу был интегрирован в международные шахматы. 2 сентября 2020 г. Проверено 27 февраля 2026 г.
Живые люди
Японские ученые-компьютерщики
Выпускники Токийского технологического института
Подробнее: https://en.wikipedia.org/wiki/Yu_Nasu
Ю Насу — японский ученый-компьютерщик и программист сёги, получивший широкое признание за разработку функции оценки «Эффективно обновляемой нейронной сети | NNUE» (Efficiently Updatable Neural Network или ƎUII).
== Ранняя жизнь и образование ==
Ю Насу (яп. 那須 悠) получил высшее образование в Токийском технологическом институте (TITech), ведущем институте инженерии и информатики в Японии. Во время учебы в университете он был связан с «Лабораторией Шиноды-Фуруи», где работал под руководством выдающихся экспертов по распознаванию речи «Коичи Шинода» и «Садаоки Фуруи».
Его академическая подготовка была сосредоточена в основном на «Скрытой марковской модели» «(HMM)» и статистической обработке сигналов. В 2011 году в рамках своего исследования в TITech Насу стал соавтором работы по межканальному спектральному вычитанию, целью которой было повышение точности распознавания речи в сложных средах, таких как собрания. Его исследования в институте обеспечили фундаментальные знания в области нейронных сетей (машинного обучения)|'''нейронных сетей''' и дополнительных вычислений|'''инкрементных вычислений''', которые позже послужили основой для его прорывов в компьютерных сёги. После учебы в аспирантуре он перешел в частный сектор, присоединившись к Toshiba|'''Toshiba Corporation''', где продолжил свои исследования в лаборатории средств массовой информации компании.
== Карьера и исследования ==
После окончания Токийского технологического института (TITech) Насу присоединился к корпорации Toshiba в качестве исследователя в ее «Лаборатории средств массовой информации». Его исследования в этот период были сосредоточены на речевых технологиях и взаимодействии человека и компьютера с упором на «статистический синтез речи».
Работа Насу заключалась в разработке методов повышения естественности и выразительности машинно-генерируемых голосов. В частности, он был соавтором исследования методов «эмоциональной трансплантации», в которых использовалась «модель добавления эмоций (EAM)», позволяющая системам синтеза речи перенимать определенные эмоциональные тона от одного говорящего к другому.
== Развитие ННЭУ ==
В 2018 году Насу представила эффективно обновляемую нейронную сеть (NNUE),
=== Техническая архитектура и эффективность ===
Основная инновация ННЭУ заключается в механизме постепенного обновления. Большая часть знаний сети хранится на первом уровне, который использует большую, но разреженную матрицу|разреженный входной вектор, обычно более 40 000 логических входных значений в сёги, представляющих отношения фигура-квадрат относительно шахматной фигуры|короля. В конструкции Насу используется тот факт, что один ход меняет только несколько шахматных фигур на доске. Вместо пересчета всей сети система поддерживает аккумулятор (вычисление)|'''аккумулятор''', который обновляет только задействованные искусственные нейроны|нейроны. Это позволяет движку оценивать миллионы позиций в секунду, поддерживая высокие скорости поиска, необходимые для обрезки альфа-бета | обрезки альфа-бета.
=== Реализация и глобальное влияние ===
Насу впервые реализовал NNUE в модифицированной версии движка сёги YaneuraOu, который сразу же продемонстрировал сверхчеловеческую игровую силу наравне с системами, основанными на глубоком обучении. В 2020 году японский программист Хисаёри «Nodchip» Нода успешно портировал архитектуру Насу в международный шахматный движок Stockfish (chess)|’’’Stockfish’’'. Эта адаптация, выпущенная как Stockfish 12, привела к беспрецедентному увеличению примерно на «80-100 очков Эло», что стало самым значительным скачком в истории движка. С тех пор NNUE стал отраслевым стандартом почти для всего программного обеспечения высшего уровня для компьютерных шахмат|шахмат и сёги.
== См. также ==
* '''Stockfish (шахматы)''': ведущий в мире шахматный движок, использующий NNUE в качестве основной функции оценки.
* '''Компьютерные сёги''': Область информатики, в которой зародились инновации Ю Насу.
* '''Нейронная сеть (машинное обучение)''': более широкая технология машинного обучения, на которой построен ННЭУ.
* '''Альфа-бета-обрезка''': алгоритм поиска, специально разработанный для дополнения NNUE.
== Внешние ссылки ==
* [https://github.com/asdfjkl/nnue "asdfjkl/nnue"]. ''Github''. Оригинальная реализация и документация архитектуры ННЭУ. Проверено 27 февраля 2026 г.
* [https://www.researchgate.net/scientific ... u-69800429 «Ю Насу на ResearchGate»]. «ResearchGate». Академический профиль, содержащий его исследования в области синтеза речи и обработки сигналов. Проверено 27 февраля 2026 г.
* [https://www.chessprogramming.org/Yu_Nasu «Вики по шахматному программированию — Ю Насу»]. «ChessProgramming Wiki». Техническая биография, посвященная его вкладу в компьютерные настольные игры. Проверено 27 февраля 2026 г.
* [https://stockfishchess.org/blog/2020/stockfish-12/ «Объявление о выпуске Stockfish 12»]. «Stockfish Chess». Подробный пост, объясняющий, как ННУЭ Насу был интегрирован в международные шахматы. 2 сентября 2020 г. Проверено 27 февраля 2026 г.
Живые люди
Японские ученые-компьютерщики
Выпускники Токийского технологического института
Подробнее: https://en.wikipedia.org/wiki/Yu_Nasu