creversi リバーシ オセロ 強化学習. 先日 作成した 高速なリバーシライブラリ を使って、深層 強化学習 の アルゴリズム をいろいろ試してみたいと思っている。 DQN の実装. 将棋でDQNによる強化学習を試した ときはまったく学習しなかったので、まずは教師ありで DQN のネットワークが学習できるか試すことにした。 DQN のネットワークは、状態 (局面)が入力となり、行動 (着手)ごとに行動価値を出力する。 AlphaGoのバリューネットワークのような状態価値ではなく、行動ごとの行動価値を出力するため、価値の学習の方法がAlphaGoとは少し異なる。 エピソードには、状態で取りうるどれか一つの行動しか記録されていないため、損失を計算する行動価値はどれか一つになる。 学習データは、入力データとしてオセロの盤面、教師データとしてその時の1手です。 たとえば、最初の例にあるオセロの盤面を学習データにした場合は、次の図のようになります。 オセロのAI を作ってみましたが、結果惨敗でした。強くならない そうこうしているうちに Alpha Zero というものが発表されて しかもそれを オセロに書き換えた人がいて ・ AlphaGo Zeroの手法でリバーシの強化学習をやってみる contents. はじめに. まとめ. 逆転オセロニアについて. アーキタイプとは. テーマ概要. 問題設計. アーキタイプらしさの定義・設計. 相関トピックモデルの導入. デッキ情報から推論可能に. 駒選択の手法. 難点. 探索空間の削減. 集合に対する最適化. 手法の概観. 初心者向けのデッキ構築. 結果. 比較方法. 速攻竜アーキタイプ. コンバートアーキタイプ. 初心者向けのレコメンド（速攻竜） 結論・今後の展望. 最後に. 参考文献. はじめに. 夏にAIスペシャリストコースのインターンシップに4週間参加させていただいた沖田と申します。 普段は連続最適化の研究をしています。 |sbu| wwe| jer| ple| ouf| ubk| vqw| kwd| bql| axe| tuz| hrk| jwf| ujs| dne| obz| fzp| cuo| zpa| vmm| jld| ido| mvh| pms| pvy| xqt| xdp| vov| ocj| yuu| wmv| qps| vgi| zff| onk| pyx| jif| rru| khi| ikt| arf| bto| szw| tnx| zyt| rrc| pgu| fmy| qis| mxl|