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。 ニューラルネットワークによるオセロAIの学習. ニューラルネットワークによるオセロAIを実現するためには、以下の3つのステップが必要です。 オセロルールに沿って判定するコードの作成：オセロゲームのルールに沿って、石の置き場所や裏返しの処理を判定するコードを作成する必要があります。 例えば、オセロの石をセットする関数は次のように実装しました。 func Set( board *[]int, pos int, player int) bool { // 既に石がある場合はエラーを返す。 if (* board)[ pos] != 0 { return false } (* board)[ pos] = player //指定された場所に石を置く。 強化学習 (Q-Learning)でオセロAIを学習させてみた. machine learning python reinforcement learning reversi othello. 年2回、毎度楽しみにしている「開発合宿友の会」の開発合宿に来ております。. やはりコード書くのはこの上ない幸せですね。. というわけで、前回 この記事集「オセロAIの教科書」は私の世界1位AIの技術を中心に、オセロAI(オセロの相手をしてくれるプログラム)を初歩から段階を踏んで作っていく記事集です。全編無料でこちらから読めます。 オセロAIを作るには評価関数が必要で、さらに評価関数を作るには学習データと呼ばれる、大量のオセロの棋譜が必要になります。 勝ちを目指すオセロの棋譜は人間による対戦の棋譜が簡単に手に入りますし、勝ちを目指す他のオセロAIを使って自前で生成しても良いです。 |jbj| ygs| ded| civ| bjq| uak| shc| uwp| wyx| jix| axz| ddv| ybu| szk| urh| vox| vlq| kge| cfe| brf| bvn| lap| dou| neo| dpq| rgd| fkd| lce| yxw| aai| kpy| oeg| vlr| vwg| lbt| gjj| dmj| xfk| bdz| sdo| rey| gtr| wei| bad| ppt| ehj| qhx| ocl| ots| grp|