コンピュータとオセロ対戦37 ～新AIの準備～ - Qiita

今回の目標 今後予定しているAI作成のため、まずは4層の深層学習モデルを完成させる。 ここから本編 まず、「今後予定しているAI」について説明します。「34 ～性能評価～」にて、nleast、つまり相手の手数を減らしていく考え方が非常に有用であることが示されました。 また「32 ～深層学習で勝敗予測、実験2～」の結果から、深層学習モデルはRidge回帰と比べ高い精度が期待できることがわかりました。記事として書いてはいませんが、Ridge回帰モデルは数回の予測結果の平均を用いるため思考に時間がかかりますが、深層学習ならあまり時間がかかりませんでした。 以上のことから、深層学習による最終結果の予測値(ゲーム終了時点での自分の石数-相手の石数)と、次のターンなどでの相手の手数を総合的に考えれば強いAIが作れるのではないかと考えました。 具体的には、予測値と手数に対し適した重みをかけ、その合計値を