電王戦第三局、実況用スレッド | やねうら王 公式サイト
当日はこのブログは更新出来ないかと思いますが、休憩中はツイートぐらいなら可能だと思うので、以下に当日の実況用twitterアカウントを公開しておきます。 2015年電王戦、実況用twitterアカウント https://twitter.com/yaneuraou ※ アイコン画像は同じですが、いつも使っているアカウントとは異なるアカウントです。 あと、やねうら王応援ツイートをたくさん頂戴しているようです。ありがとうございます。 「将棋電王戦FINAL 第3局 稲葉陽七段 vs やねうら王」やねうら王応援ツイート等まとめ http://togetter.com/li/799575 当日の応援メッセージは本記事のコメント欄にどうぞ。 豆腐メンタルなので批判メッセージは要りませんけども。(笑) 本プログではコメントは承認制となっていますが、いままでに一度でも承認されたコメントのメアドの人であれば
将棋電王戦FINAL 第3局――人類初の“勝ち越し”をかけて 稲葉陽七段 VS. やねうら王の見どころは
こんな結末、誰が予想できたというのか。そう言いたくなるような対局だった。先週行われた将棋電王戦FINAL 第2局は、過去の電王戦対局史上最も衝撃的とも言える幕切れとなった。数十万人がリアルタイムで戦況を見つめる中、この結果をわずかなりとも想像できていたのは、まぎれもなく永瀬六段ただ一人だけであったはずだ。 今後長く語り継がれるであろう△2七角“不成” 人間のプロ棋士とコンピュータ将棋ソフトの5番勝負「電王戦FINAL」、これで戦績は棋士側の開幕2連勝。過去2回の団体戦ではそれぞれ1勝ずつしか挙げられなかった棋士側は、今週末の第3局で勝利を挙げれば、団体戦として初の勝ち越しを早々に決めることとなる。 この重要な局面で舞台に登場するのは、稲葉陽（いなば・あきら）七段とやねうら王。今回も対局者のプロフィールと見どころを紹介していく。 「10年くらい怒ってない」 超マイペースな“第3の刺客” 稲葉
Random Forests
2. 1. Random Forests 2. 学習を用いたキーポイントマッチングの高速化 - Random Forestsを用いたキーポイントマッチング ２段階Random Forestsによる高精度化 3. Random Forestsを用いた物体検出 4. Random Forestsを用いた人体姿勢推定 5. Regression Forests 6. その他の問題設定への応用 1. Density Forests 2. Semi-Supervised Forests 2 3. Random Forests [Breiman, 2001] • アイデア ‒ 決定木学習 + アンサンブル学習 + ランダム学習 • 別名 ‒ Randomized Trees ‒ Randomized Forests ‒ Randomized Decision Forests • できること ‒ マルチ
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