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【オセロ,将棋】ボードゲーム Part2【囲碁,War】

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>>19 > >>17 > mnistは、分類器（他クラス分類）なので、活性化関数はsoftmaxになり、教師データ > はlabel_tで与えます。別にvec_tでも良いですが、例えば３という答えに対して、 > label_tは{3}なのに対し、vec_tは{0,0,0,1,0,0,0,0,0,0}などとなって冗長なので、label_tが > 用意されているわけです。他にも、誤差の計算方法が違うなんてのもあります。 > > 一方、ゲームの勝敗予想は２値分類問題なので、活性化関数はsigmoidで、教師 > データはvec_tとして、勝利を{1}、敗北を{0}として与えて学習させます。 > > オセロには引き分けがあるので、引き分けは{0.5}としてみましたが、勝率５０％と引き > 分けでは意味がまったく違うのが悩みの種です。２人ゼロ和完全情報ゲームでは > 勝率５０％というのは理論上存在しないのですが、強化学習の途中などでは生じます > からね。 > > なお、tiny_dnnでは２値分類や回帰の学習には入力データも教師データもともにvec_t > で与えてfitを用い学習します。mnistのような他クラス分類でlabel_tで教師データを与え、 > 学習をする時はtrainを使用します。
ﾛｰｶﾙﾙｰﾙ SETTING.TXT

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