【オセロ,将棋】ボードゲーム【囲碁,War】

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527:460
 16/09/05 19:53:28.81 5Av5ahUz.net
そういえば散々オセロソフトを開発しておきながらネット対戦のオセロを一回もやった事ないなと思い・・・ 
やってみると案外勝ててしまいました。 
この形は有利不利とかイメージだけで打っていましたが、、人間のパターン認識も結構優秀ってことですかねｗ

528:460
 16/09/05 20:11:21.05 5Av5ahUz.net
>>526 
ディープランニングはやはりなかなか曲者のようですな。 
こちらも終盤の評価値が悪いところはよく見えて良いところは悪く見えるという平均化が起こっていてやばいです・・・ 
まずは次善手の割合を調整したのでどうなることやら。。 
というかもうランダム数手をやめて、引き分けオープニングからの棋譜生成を重点的にやった方がいいのか考え中です。

529:名前は開発中のものです。
 16/09/05 20:52:57.56 A3E5Chzv.net
学習始めたら速いPCが欲しくなってしまった 
結果が出るまで時間掛かるなあ

530:310
 16/09/05 22:33:11.28 KkVISbKe.net
上に書いた通り、線形回帰はディープラーニングに内包される計算手法ですので 
（実際に最急降下法とバックプロパゲーション部分以外の計算式はほぼ同じ）、 
学習率の設定にディープラーニングの最新の手法が使えるんじゃないかと思います。 
 
学習率を外から与えるのではなく、初期値だけ与えて、後は誤差の具合を管理して 
動的に変える。しかも、各重み毎に個別に学習率を変える。という発想です。 
 
参考） 
http://postd.cc/optimizing-gradient-descent/#gradientdescentoptimizationalgorithms 
http://qiita.com/skitaoka/items/e6afbe238cd69c899b2a 
※）数式で、ただの変数のように書いてますが、行列だったりベクトルだったり解読が必要です 
 
自分はこの中で一番新しいSMORMS3を使用してみたところ、モーメンタム法の１０倍 
以上の速さ（学習回数）で収束するようになったと感覚的に感じています。大体３０～ 
５０回も回せば収束してしまう感じです。実装＆テストだけして確認していませんが、 
AdamやRMSpropでもそん色ない程度には速くなると思います。 
 
でも、早いPCで解決できるんなら、それに越した事はありませんねｏｒｚ

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