gymとは ピンポンやパックマンや囲碁など強化学習に適したゲームを含んだ強化学習アルゴリズム構築用の統合環境． 自作の強化学習を試しやすいよう設計されており，OpenAI Gymと組み合わせることで他者のAIと比較することも可能． インストール方法 pip inst…

まえおき 仕事半分趣味半分として独学でDeep Learningを学び始めて早3ヶ月が経ちました． CNNの亜種とかを論文片手に構築したりするレベルです． （だいたいはCNN先生で良いんじゃない？と思ったりしますが，しょうがない．．．）ただ，未だにDeep Learning…

TensorFlowをsklearn風に使えるライブラリskflowを発見．GitHub - tensorflow/skflow: Simplified interface for TensorFlow (mimicking Scikit Learn) for Deep Learning インストール方法 pip install git+git://github.com/tensorflow/skflow.git サンプ…

原文 https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/deep_cnn/index.html#convolutional-neural-networks 翻訳 http://qiita.com/KojiOhki/items/e218f36840df10ae358d 概要 Cuda-Convnet(CNN)を構築してCIFAR-10の分類 自分で大規模ニューラルネッ…

TensorFlow - MNISTのチュートリアル(初心者向け)を試してみる． - ゲームAI備忘録の続きです．MNISTのチュートリアル(専門家向け)を試してみました． https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/pros/index.htmlCNNをTensorFlowで構築し…

TensorFlowのMNISTチュートリアル(初心者向け)を試してみました． MNIST For ML Beginners MNISTとは 28x28の画像に0〜9のいづれかの数字が書かれている7万枚の画像データセット. 6万枚が訓練データで1万枚が検証データ MNIST handwritten digit database, Y…

囲碁AI記事一覧 囲碁AI - 囲碁AIを作ってみる．#001 - ゲームAI備忘録 囲碁AI - どういうモデルを作ればよいか調べてみる．#002 - ゲームAI備忘録 囲碁AI - 訓練データを作るための前段階を作ってみる #003 - ゲームAI備忘録

囲碁AI - どういうモデルを作ればよいか調べてみる．#002 - ゲームAI備忘録 の続きです．大量の高段者のデータは手に入ったので，このデータを先ほどの訓練データとして変換する必要がある．とりあえず囲碁AI:gnugoを参考にしてみる．MacへのGoGuiとFuego, G…

囲碁AI - 囲碁AIを作ってみる．#001 - ゲームAI備忘録 の続きです．論文[2]をざっと読む限り，KGS Go Serverの棋譜データを訓練データとしてモデルを構築しているらしい．半年ぐらい前に書いた「高段者の囲碁の棋譜データを取得する方法」を利用して棋譜を取…

数年前はモンテカルロ碁が主流だったが，どうやら最近はDeep LearningのひとつCNNを使った囲碁AIが流行りらしい． C.Clark, Teaching Deep Convolutional Neural Networks to Play Go, 2015. URL: http://arxiv.org/pdf/1412.3409.pdf. C.J.Maddison, MOVE E…

インストール方法 Macでは，BrewのFormulaとして，GoGui, Fuego, Gnugoが入っているため，下記コマンドでインストールできます． $ brew tap homebrew/games $ brew install go-gui $ brew install fuego $ brew install gnu-go Fuego実行例 $ fuego Fuego 1…

対局者の一方の棋力が7段以上か，両対局者の棋力が6段以上となるKGSの棋譜を提供してくださっているサイトSGF game recordsがあります．時期ごとに棋譜データ(SGF形式)が分かれていますが，下記コマンドで一括ダウンロードできます． (2015年7月時点で17万局…

Pachiとは PachiはPetr Baudisさん作の囲碁AIエンジンで，UTC(モンテカルロ法の一つ)を使っています． 強さは19路盤でKGS 2段, 9路盤でKGS 4段とかなり強い囲碁AIです． インストール方法 下記のEC2インスタンスで検証しています．メモリとCPUをかなり消費す…

囲碁AIのオープンソース Fuego http://fuego.sourceforge.net/ 定石データ 囲碁AI Fuego の定石データが下記リンクに公開されています． http://gnugo.baduk.org/fuegoob.htmbook.dat を開いてみると“盤の大きさ 定石の手順 | 次の一手”の形式で定石が保存さ…

参考文献 [1].「どうぶつしょうぎ」の完全解析 http://www.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/ktanaka/dobutsushogi/animal-private.pdfどうぶつしょうぎが後手必勝になることを後退解析を用いて証明しています． [2]. df-pnアルゴリズムを利用した詰将棋プログラム…

ルール(Wikipediaより) [誕生] 死んでいるセルに隣接する生きたセルがちょうど3つあれば，次の世代が誕生 [生存] 生きているセルに隣接する生きたセルが2つか3つならば，次の世代でも生存 [過疎] 生きているセルに隣接する生きたセルが1つ以下ならば，過疎に…