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tokida
Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました - | ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属す…
ite
盤面の状態が組み合わせ爆発している。結果、意味ある評価値を持つ状態の集合が全ての状態に対して少なすぎるので、ほとんど全ての状態で全く学習していない。駒に価値を与えるとか、評価の与え方を緩くしないと
caq
んー、原理の説明だけど、m(X)＝m(Y)＞m(Z)なら、m(Y)は盤面X→盤面Yで、m(Z)は盤面X→盤面Rじゃない？（ランダムより棋譜通りを高評価にする）棋譜4万8千？は少ない気がする。Deep pinkは100M gamesかな？将棋ならもっといるかも。
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Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました
ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによ... ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋のAIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d
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2015/08/06 リンク