Keras/TensorFlowでDNNな囲碁の評価関数を作ってみる「囲碁をディープラーニングするのは面白い」という噂なので(笑)、私も試しに一度やってみることにしました。作るならやっぱり評価関数。それも、その時の形勢を「目数」で教えてくれるやつがなんかいいですよね？ とりあえず今回は19路盤用です。 まずは学習に使うデータについてです。とりあえず評価する局面は、COSUMIで打たれた19路盤互先の作り碁の棋譜から作りました。GNU Go、強い人、弱い人、意図した序盤早々の連続パス、意図しないクリックミスの混ぜ合わさった様々なよく分からない局面が出現しそうで、まあ良いのではないかと…(笑) まず、最後のパスパスを取り除き、1手から最終手の間の一様乱数にまで棋譜の手数を短くして、さらに対称形を考慮しない完全な重複分を取り除き、残った棋譜の最終局面を使うことにしました。 そして次に、その局面に付けるラベル、今回の場合は「目数単位の形勢判断」ですが、うーん、これ
