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ChainerでオセロのAIをつくってみる ～前編～ - Qiita
はじめに 以前、「Pylearn2で三目並べのAIをつくってみる」という記事を書きました。 このときは問題を... はじめに 以前、「Pylearn2で三目並べのAIをつくってみる」という記事を書きました。 このときは問題を簡単にして三目並べにしましたが、今回はオセロのAIをニューラルネットワークで作成するという当初の目標にチャレンジします。 トライ＆エラーが多い記事になるかもしれませんがご容赦ください。 今回はDeep Learning用ライブラリとしてChainerを使ってみます。 記事は2部構成です。 前編(この記事) 教師データの変換 MLPの設計 モデルのトレーニングと保存 後編 オセロゲームへの実装 プレイアブルかどうかの確認（ルールを逸脱せずにゲームできるか） ここでプレイアブルでないと分かったら、MLPモデルの作成に戻る 後編でAIの実装を行いますが、上手くいかなければ、ニューラルネットワークの構成から考え直すことになります... →動作確認と結論が出ました 教師データの準備 こちらから
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