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>>752 > 次の1手もDCNNもなんか上手くいかないので、アルファ碁の原点に戻りました。 > アルファ碁のMTCSとしての特徴は、各ノードで評価関数を動かして、そのノードに > 点をつけて勝率と50%混合する事で、ノードの選択に事前に差をつけてしまう事に > あります。これによって、負けが多いけど1手だけ良い手があるルートを正しく評価 > する可能性を高めていると解釈しています。 > > で、評価関数はオセロでは線形和で確立されているので、昔の奴をと思ったのですが、 > どうせならMLPのライブラリ使ってしまえばEigenが使えるので信頼性高い上に、学習 > 率の最適化でモーメンタムどころかSMORMS3が使えるようになります。インプットが > とても疎なので、EigenのSparseMatrixを使って高速化を図ります。 > > 早速作って学習させてみたところ…僕の記憶が確かなら以前のプログラムの数十倍 > くらいの速度で動いています(汗。これなら100エポックくらい楽勝。 > > 今は評価値を計算させていますが、一旦できたら、次のステップで勝率を計算させられ > ないかなぁと。ただ、評価値がある程度正確なら、勝率ではなく平均スコアでプレイアウト > しても良いのかなと思っています。
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