やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita

オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将

[valinst]

単にテーブルに評価値持たせただけのプログラムに負けたことある

[cj3029412]

すきすきー🐈💕

[hizakabu]

10歳下の親戚の子とオセロをやって、毎回遠慮せずに勝ってたらいつの間にか自分が勝てなくなったことを思い出した。

[nagabow]

メモ

[nilab]

やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita

[shikiarai]

関係ないけどオセロそろそろ完全解析してくれないかなって思ってる。謎の飛沫シミュレーションの合間に一発流しておいて欲しい

[napsucks]

たぶん将棋で1手も読まない盤面評価のみのソフトに僕はもう勝てない

[ma38su]

モンテカルロ木探索とminmaxだけでも十分強かった気がする。

[h_taiji]

この実装だとオセロを強くするというより、オセロのルールを覚える実装な気がする

[xlc]

オセロはルールが単純なのでちょっとやってみるにはいいよね。ただAIについては40年前のASCIIのオセロリーグの頃に既に「読み切り」の差で人間は勝てなかったからなあ。

[fai_fx]

序盤は自駒が少なくなるように、終盤は自駒が多くなるように正しい順に詰めるゲームなので、先読み無しのハンデは割と大きい…気がする。

[kenzy_n]

簡単に負かされる