リバーシプログラムの作り方 サンプル
序章 はじめに リバーシのルール ソースコードの記述について 第１章 盤面の処理 1.1 定数と関数の定義 1.2 盤面の生成、初期化 1.3 石を返す処理 1.4 返せる石数を調べる処理 1.5 盤面をコピー、反転させる処理 1.6 その他の盤面処理 1.7 盤面の操作と表示 第２章 ゲーム木と探索 2.1 コンピュータ思考の関数定義 2.2 各関数の実装 2.3 ゲーム木 2.4 MinMax法とNegaMax法 2.5 αβ法 第３章 盤面の評価 3.1 評価関数の定義 3.2 パターンによる局面評価 3.3 評価クラスの構造 3.4 評価クラスの生成とファイルの読み書き 3.5 評価関数の実装 3.6 評価パラメータの更新 3.7 中盤の探索 3.8 自己対局による学習 第４章 性能改善 4.1 石数取得の高速化 4.2 着手の高速化 4.3 候補手リストの導入 4.4 終盤探索の
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
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ルールベース画像処理のススメ
