[過去ﾛｸﾞ] 【オセロ,将棋】ボードゲーム【囲碁,War】 (1002ﾚｽ)
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530: 310 2016/09/05(月)22:33 ID:KkVISbKe(1/2) AAS
上に書いた通り、線形回帰はディープラーニングに内包される計算手法ですので
（実際に最急降下法とバックプロパゲーション部分以外の計算式はほぼ同じ）、
学習率の設定にディープラーニングの最新の手法が使えるんじゃないかと思います。
学習率を外から与えるのではなく、初期値だけ与えて、後は誤差の具合を管理して
動的に変える。しかも、各重み毎に個別に学習率を変える。という発想です。
参考）
外部ﾘﾝｸ:postd.cc
省7
532: 310 2016/09/05(月)22:41 ID:KkVISbKe(2/2) AAS
いかなディープラーニングでも評価関数をいきなり作るのは厳しい気がしてきてます。
ここはアルファ碁の学習の仕方にならって、最初は次の１手を学習させてみようかと。
で、今までは頭でわかったつもりになっていた、多クラス分類問題を調べてみると、
Softmax関数の微分（バックプロパゲーションで必要）がわからない事にあらためて
気が付きました。
幸い、Softmax関数の定義があるひな形プログラムがあったので、これから解読です。
人さまのプログラムを見ると、自分がいかにC++を知らないのか、思い知らされますorz
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