ニューラルネットによる詰碁の学習と未知問題への対応(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)
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概要
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囲碁は非常に複雑な変化をするため,どのような盤面の状態が望ましいのか評価することが難しい.そこで本報告では3層パーセプトロンを用いて詰碁の学習をさせることにより,そのときどきの局面で最適な手を答えるエージェントの作成を目指す.その際,単純にニューラルネットを用いるなら盤面すべてを人力層に入れるが,パラメータ数が多くなりやすく,十分な学習時間や教師信号を用意することが難しい.そこで一部の特別な盤面に問題を限定することでパラメータ数と学習時間を抑える方法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-09
著者
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