自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー(Connect4:四目並べ)の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能(AI)への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo(アルファ碁)が、囲碁の18回の世界王者、李世乭(イー・セドル)との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
wrote an FX system trading program with deep learning method. I used Keras library for this deep learning implementation. trends of portfolio USDJPY, on Year 2000-2008, spread=0.03Yen(3pips), interval of exchange data=5min source code strategy input some technical index, past several prices, chart type (I defined) as features. predict UP or Down with input features through deep learning. with pred
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く