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[TGS 2021]渋すぎるがあまりに濃いダンジョン探索RPG「DUNGEON ENCOUNTERS」は,コマンド選択型バトルの魅力とスリルが詰まっている ライター:箭本進一 スクウェア・エニックスが2021年10月14日に配信を予定している新作RPG「DUNGEON ENCOUNTERS(ダンジョンエンカウンターズ)」(PC/PS4/Switch)のプレイレポートをお届けする。 本作は,「FINAL FANTASY IV」で「アクティブ・タイム・バトル(ATB)」を考案し,「FINAL FANTASY V」「ファイナルファンタジータクティクス」「ファイナルファンタジーXII」のバトルデザインをした伊藤裕之氏が手掛ける,ダンジョン探索RPGだ。 はっきり言って,あまりに尖った新作であり,間違いなく万人向けではない。1980〜1990年代のRPGに似たプレイ感を楽しめるが,ゲームシステムやプ
本記事は、2021年度PFN夏季インターンシップで勤務した平川雅人さんと畠山智之さんによる寄稿です。 はじめに 2021年度PFN夏季インターン生の平川雅人と畠山智之です。 今回のインターンでは、表形式データに対して様々な深層学習モデルを試すことができるライブラリを共同で開発しました。開発したライブラリは https://github.com/pfnet-research/deep-table で公開しています。 背景 近年、深層学習は画像や自然言語、音声の分野で目覚ましい成功を収めてきました。しかし表形式データに対しては、深層学習はそのような成功を遂げることは少なく、いまだにXGBoostやLightGBMのような決定木ベースのモデルが主流となっています。 深層学習の有望な手法として、決定木のアンサンブルを模倣して勾配ベースの学習を可能にしたNODE [1] や、スパースなattenti
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