DCNNigo論文概要(個人的メモ) - Qiita

Teaching Deep Convolutional Neural Networks to Play Goの概要 (囲碁もコンピュータ囲碁もよくわかってないので、間違っている可能性大) 使われている手法の概要はPFIの海野さんの"Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~"が非常に参考になる Motivation brute forceではなくて、もっと人間的な直感的な指し方ができないと強くなれないのではないか それを実現するためにDCNN(Deep Convolutional Neural Networks)を使用 Contribution Edge Encodingなどの新しい手法を導入したこと Introduction コンピュータ囲碁で難しい部分は以下の2点 (1)選択肢が非常に多い(19*19=361), (2) 勝利につながるヒューリス