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 ※モンテカルロ木探索の実装は囲碁プログラムの[Ray+Rn](https://github.com/zakki/Ray)の実装を参考にしています。
 
+## ソース構成
+|フォルダ|説明|
+|:---|:---|
+|cppshogi|Aperyを流用した将棋ライブラリ（盤面管理、指し手生成）、入力特徴量作成|
+|dlshogi|ニューラルネットワークの学習（Python）|
+|make_hcp_by_self_play|Policyネットワークによる自己対局|
+|make_hcpe_by_self_play|MCTSによる自己対局|
+|test|テストコード|
+|usi|対局用USIエンジン|
+|utils|ツール類|
+
 ## ビルド環境
 ### USIエンジン、自己対局プログラム
 #### Windowsの場合
 * Windows 10 64bit
-* Visual Studio 2015
+* Visual Studio 2017
 #### Linuxの場合
 * Ubuntu 16.04 LTS
 * g++
 #### Windows、Linux共通
-* CUDA 9.0
-* cuDNN 7
+* CUDA 10.0
+* cuDNN 7.5
 
 ### 学習部
 上記USIエンジンのビルド環境に加えて以下が必要
 * [Chainer](http://chainer.org/) 2以上
-* Python 3.5もしくは3.6 ([Anaconda](https://www.continuum.io/downloads) 4.2.0 (64-bit)※Chainerが4系の場合はAnadonda5系が必要)
-* [Boost](http://www.boost.org/) 1.65.1
+* Python 3.5以上 ([Anaconda](https://www.continuum.io/downloads))
+* [Boost](http://www.boost.org/) 1.69.0
 
 ## ライセンス
 ライセンスはMITライセンスとします。