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大谷翔平
gasyou.hatenablog.jp
前書き え〜、某イベントの某開発者の行動について色々話が出ていますが、コンピュータ将棋の開発者として一点だけ書きたい事があるので書いてみます。 内容は「評価関数を変更せずに、探索ルーチンだけ変えたから棋力は変わらないはず」*1という発言について。 用語解説 まず、いきなり専門用語が出て来ても開発者やソフトに詳しいファン以外の方にはチンプンカンプンだと思うので、そこの説明から。 「評価関数」と言うのは、人間で言えば「形勢判断」や「大局観」に相当するものです。 具体的に言うと、将棋の局面からその局面が先手・後手のどちらが有利かを数値化する為の関数です。 例えば駒割で言うと、「歩を100点、桂馬を200点…龍は1500点」という感じで事前に*2駒ごとに点数を付けておきます。 で、局面を見ると「先手の歩と後手の桂馬を交換した局面だから、この局面の評価値*3は+200点」と計算します。 局面の何を元
http://www.sakurai.comp.ae.keio.ac.jp/classes/infosem-class/2012/15DeepLearning.pdf リンクは昨日と同じのを再掲。会社の休み時間に印刷して持って行ったのを読んでいました。 んで、ボンヤリと理解出来てきたんでまとめてみます。 (私は教師有り学習器として使用する前提で書いてるんで、その用語を使用します。) そもそもDeep Learningとは 特定のアルゴリズムを指すものではなく、ある種の性質を持った学習アルゴリズムを指す単語らしい。「ある性質」とは 基本的には教師有り学習器である事。 複数の学習器の階層構造によって、より精度の高い学習器を構築する事。 抽象度の低い特徴を学習し、それを元に抽象度の高い特徴を学習出来る。 という感じだと思う。 んで、以下は上記PDFの記載をザクっとまとめたもの。Deep Lear
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