720万手をディープラーニングで学習したオセロＡＩをChainerで作ってみた - Qiita

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720万手をディープラーニングで学習したオセロＡＩをChainerで作ってみた - Qiita

ちょっと前のニュースになってしまいますが、Alpha Goが世界チャンピョンに3連勝したのはすごかったです... ちょっと前のニュースになってしまいますが、Alpha Goが世界チャンピョンに3連勝したのはすごかったですよね。それに触発されて、今回は同じボードゲームのオセロのＡＩを作ってみました。なぜオセロにしたかというと、コンピュータリソースが足りない！！からです。Alpha Goの開発では50GPUで3週間というとてつもないことをしていますが、そんなの個人では絶対不可能です。そこで碁盤が小さくルールも簡単なオセロを選びました。 Alpha Goを話題にあげましたが、Alpha Goとは使っている技術が違います。Alpha Goは教師あり深層学習と、深層強化学習と、モンテカルロ木探索の3つを組み合わせていますが、今回は教師あり深層学習のみを使っています。性能は出ませんが、逆に、アルゴリズムがとてもシンプルなので、今聞いた後半の2つを知らない方でも（私も深層強化学習は分かりますがモンテカルロ木探索はよく分かり

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agw2017/09/08
manabou2017/09/07
razokulover2017/09/04
sonots2017/09/04
mozy_ok2017/09/04

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