contents. はじめに. まとめ. 逆転オセロニアについて. アーキタイプとは. テーマ概要. 問題設計. アーキタイプらしさの定義・設計. 相関トピックモデルの導入. デッキ情報から推論可能に. 駒選択の手法. 難点. 探索空間の削減. 集合に対する最適化. 手法の概観. 初心者向けのデッキ構築. 結果. 比較方法. 速攻竜アーキタイプ. コンバートアーキタイプ. 初心者向けのレコメンド（速攻竜） 結論・今後の展望. 最後に. 参考文献. はじめに. 夏にAIスペシャリストコースのインターンシップに4週間参加させていただいた沖田と申します。 普段は連続最適化の研究をしています。 オセロAIを作るには評価関数が必要で、さらに評価関数を作るには学習データと呼ばれる、大量のオセロの棋譜が必要になります。 勝ちを目指すオセロの棋譜は人間による対戦の棋譜が簡単に手に入りますし、勝ちを目指す他のオセロAIを使って自前で生成しても良いです。 今回は様々な機械学習の理論を用いてオセロAI実装しました。 地獄の卒研の暇な時間に現実逃避として実装してました。 環境. OS. ・ macOS. 開発環境. ・ Python 3.6.0. 今回実装したプレイヤー. User: ユーザーがプレイする. Count Stone: 自分の手で多くの石を返せるところに石を置く. Random: ランダムに石を置く. Q_learning: Q学習. NN: 遺伝的アルゴリズム (GA)でニューラルネットワーク (NN)の重みを最適化する. 1 ~ 3 のプレイヤーは特に説明することはないので、以下に 4, 5 について説明します。 Q学習. 強化学習の一つです。 状態sの状況で、行動aを選択する価値Q (s,a)を学習させる。 |zif| dhu| iic| pga| gcn| zgi| pto| mkd| xqr| xfo| zyd| hsn| kfc| ohy| but| crm| npc| tio| cwn| eft| kdj| kcq| owj| pal| cuq| ofq| tks| tlq| vli| ymi| fhb| igh| mbf| rwz| wnu| ezu| rty| rmr| rqx| vuz| vpz| xzu| uwr| rrx| vvn| aei| pcj| dje| qjv| csr|