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$t$：時間 $\theta$：重み $\epsilon$：学習率 $J$：誤差関数 Section2 Alpha Go AlphaGo LeeとAlphaGo ... $t$：時間 $\theta$：重み $\epsilon$：学習率 $J$：誤差関数 Section2 Alpha Go AlphaGo LeeとAlphaGo Zero二種類ある AlphaGo Lee ValueNetとPolicyNetのCNNを利用している PolicyNet(方策関数) 19x19の2次元データを利用 48チャンネル持っている 19x19の着手予想確率得られる ValueNet(価値関数) 19x19の2次元データを利用 49チャンネル持っている（手番が追加） 勝率を-1～1の範囲で得られる 勝つか負けるかの出力であるためFlattenを挟んである Alpha Go Leeの学習ステップ 1．教師あり学習でRollOutPolicyとPolicyNetの学習 2．強化学習でPolicyNetの学習 3．強化学習でValueNetの学習 RollOutPolicy
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