コンピュータ将棋におけるディープラーニングの考察 - TadaoYamaokaの開発日記
先日の日記で、コンピュータ将棋とAlphaGoについて言及したが、次のPonanzaがディープラーニングに成功したということで、どのように適用しているのかが気になっている。 そこで適当に考察してみる。 電王戦のインタビューでもプロの棋譜との一致率について言及していたことから、学習しているのは評価関数ではなく方策(policy)であると思われる。 入力に盤面の情報を与えて、出力に指し手の確率を出力する関数である。 入力 ポイントとなるのが、入力の盤面の情報の与え方であると思う。 AlphaGoでは19×19の各座標の白石、黒石、空きで3チャンネル(2値)の情報と、アタリやシチョウなどの若干の囲碁の知識を特徴量として各チャンネルに割り当て、合計で48チャンネルのデータを入力としていた。 将棋では、駒の種類が多いため、成りを含めた14種類のコマ数分のチャンネルが必要になる。 また、持ち駒もあるた
コラム：培養される「クリーンミート」は地球を救うか
アイテム 1 の 3 ２月２６日、近年、いわゆる「クリーンミート（人工培養肉）」はＳＦの世界から飛び出し、科学的事実となっている。写真は、２０１３年に発表された培養肉の初の牛肉パテ。ロンドンで代表撮影（２０１８年 ロイター） [1/3] ２月２６日、近年、いわゆる「クリーンミート（人工培養肉）」はＳＦの世界から飛び出し、科学的事実となっている。写真は、２０１３年に発表された培養肉の初の牛肉パテ。ロンドンで代表撮影（２０１８年 ロイター）
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