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本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 強化学習入門の第3弾。「モンテカルロ木探索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)」を解説するとともに、実際にAI同士で五目並べを戦わせてみました! こんにちは。アナリティクスサービス本部 AI開発部の山崎です。 昨年も強化学習界隈は盛り上がりを見せていましたが、今なお、強化学習と言えば一番にAlphaGoを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。昨年、AlphaGoZeroという進化バージョンが発表され、一切のお手本を用いずに従来バージョンより強いということが話題になりました。(それまでのAlphaGoは、人のお手本をある程度学び、その後勝手に学んでいくものでした) さらに、AlphaGoZeroを一般化したアルゴリズムに修正したAlphaZeroが登場し、チェス
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー(Connect4:四目並べ)の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能(AI)への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo(アルファ碁)が、囲碁の18回の世界王者、李世乭(イー・セドル)との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
AlphaZeroの仕組みと可能性 2018.02.07 Updated by Ryo Shimizu on February 7, 2018, 08:32 am JST AlphaZeroクローンはあちこちにあるが、どうも将棋とかオセロとか三目並べとか、ありきたりな題材しかない。 AlphaZeroの原理はモンテカルロ探索木なので、原理上は完全情報ゼロ和ゲーム、すなわち盤面の組合せが有限であるものは全て攻略できることになる。 出典:wikipedia Monte Carlo Search Tree しかし囲碁、オセロ、三目並べ、将棋、チェスが攻略できるだけでもそれなりにウレシイが、世の中にある問題の大半は完全情報ではない。現実の問題をAlphaZeroに入力する際には、不完全情報ゲームでも勝てる見込みがないといけない。 ところがいくら探しても僕の見える範囲では不完全情報ゲームを攻略したと
Update! (2nd December 2019)I’ve just released a series on MuZero — AlphaZero’s younger and cooler brother. Check it out 👇 How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 1/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 2/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 3/3) In this article I’ll attempt to cover three things: Two reasons why AlphaZero is a massive step forward for Artificial
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