画像以外へCNN(畳み込みニューラルネット)を利用した研究を調べてみた - Paoの技術力を磨くブログ
麻雀AIでCNN(Convolutional Neural Network: 畳み込みニューラルネットワーク)の構成を考えるにあたって、そもそも画像以外のCNNってどんなのあるんだっけ？と思い、簡単に調べた。 ゲーム関連 盤面を使ったゲーム（囲碁・将棋・チェスなど） 盤面が9x9や19x19などの二次元座標で表現できて、CNNと親和性が非常に高い。 DeepMindが開発したAlphaGO*1, AlphaZero*2が特に有名。 囲碁であれば、黒石・白石の有無(one-hot)、数手前の状況等をそれぞれ19x19の特徴ベクトルで表現し、複数チャンネルあるものとして、CNNを行う。CNNとしてはResNetを利用。 将棋・チェスの場合、自分・相手のコマの種類ごとに一つのチャンネルを用意する。 位置の厳密性のため、プーリング層を設けていないのも特徴。 また、「手番が自分と相手どちらか？」「（
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『新・多面張理論１』
※多面張理論の新バージョンが完成（2018/10/03） ↑是非こちらをご覧ください！！ ※多面張理論を身に付けるコツとしては『既存の「○枚の基本形」という知識を一度忘れてしまうこと（順子・暗刻の特性と入れ替える）』『「最小単位の待ち⇒複合形の待ち」という待ちを見抜く手順をしっかり守ること』『太文字で示されている手牌例（例外形や特殊形など計１３パターン）は暗記してしまうこと』の３点です。 ※多面張の手替わりついては現時点で体系的な理論が存在しませんので、（待ちを見抜くスピードと精度を上げることにより）『１４枚の手牌からこの牌を切ったらこの待ちになる』というのをしらみつぶしにしていくのが有効であると思われます。（逆に言えば、『１４枚の手牌に苦戦する＝１３枚の手牌の技術が未熟』ということ。） ※『門清狂動画』を作成してみました。 ※手牌の作成、牌理の確認、牌画の出力など多機能で便利なツールが公
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向聴数計算用に面子構成を取得する方法のメモだよ。 - ☆（ゝω・）vキャピ
向聴数計算用に面子構成を取得する方法のメモだよ。 1．バックトラック法 ハッシュとか使わず再帰でぶん回して動的に面子構成調べる方法。 麻雀C言語プログラム集のとこに手頃なソースが公開されてる。 http://cmj3.web.fc2.com/#syanten ↑は「速度的にどうか疑問が残ります」とあるように高速化はされてない。 例えば1m1m1m1m2m3mから1m1m1m→1m2m3m→...と1m2m3m→1m1m1m→...の 重複した面子構成を取ってたりするので使うならどうにかする。 バックトラックとハッシュの比較はkmo2さんが昔書いてた。 http://kmo2.cocolog-nifty.com/prog/2009/06/post-d064.html 2．一色を10進数（？）でハッシュ化 あらさんの一人麻雀練習機にくっ付いてくるやつ。 1m2m3mなら000000111、1m
ぐっさんの麻雀研究日誌 安定段に関して
久々の更新です。 ツイッターで麻雀の話をすることは結構あるので、 それをまとめてブログにも転載しようと思います。 ◇安定段について ○定義 安定段は1ラスごとに何pt稼げているかを表す。 半荘で135pt稼げるなら七段まわりで安定できるから七、 180なら十、140は7+5/(150-135)より7.33。 計算式は定義通り書くと 半荘 ｛（今まで得たpt）/今までのラス数 - 135｝/15 ＋7 東風なら135が90、15が10 約分すると簡単になって 3*(トップ数*2 + 2着数)/ラス数 - 2 こっちは東南共通 ○安定段の重要性と安定段以外の要素 この前ツイートしたけど、 安定段が同じだけど上の段位になりやすい分布ってのは存在しないといっていい。 感覚的にはトップラス型のほうが10段になったり6段になったりしやすそうだけどまったくそんなことはなく、 天鳳をやる上では基本安定段だ
麻雀ゲームが弱い理由（書きかけ放置版） - マッタリプログラミング日誌
先日、将棋界では、米長永世棋聖vsボンクラーズの対局が行われ、ボンクラーズの勝利でおわりました。このことは、各メディアでニュースとして取り上げられ、ネット上の電子掲示板などでも話題になっていたようです。その話題のなかで、他のゲームはどうなんだ、麻雀はどうなんだ、という話がでてきます。そういった場でよくでてくる話は大体こんな感じです。「麻雀は、イカサマが可能なのであまり真剣に思考ルーチンの研究開発がなされていない。金にならないから誰もやらない。だから弱い」のだと。まあこれも確かにその通りなのですが、麻雀は将棋とは違った難しさがあるのです。 まったり麻雀は、他のコンピュータ麻雀ソフトよりは頑張ってる方だと自負していますが、人間のトップクラスの人から見ればまだまだな部分も多いでしょう。 コンピュータ将棋は、全幅探索、後方枝刈り、棋譜をベースにした教師あり機械学習をセットとしたいわゆるボナンザメソ
【麻雀】悠遊で雀ゴロは可能か？ - 福地誠「前」天鳳名人位blog
悠遊のサイトにのせるために書いたもんだけど、いろいろ状況が変わったので、こちらに。 ＊ ＊ ＊ 悠遊で雀ゴロは可能か？ 総まとめ わが青春の渋谷ゴロの日々を振り返って ずーーーっとほっぱらかしていた、悠遊のトータル成績の記録を整理しておきます。 期間は2009年11月～2011年5月。回数は4343回。この間、他の雀荘で打ったぶんの成績は記録してなかったんですが、悠遊ではキッチリ記録してました。 とはいっても、お店でつけているゲーム表に記載されている回数と、ぼくが自分で取った記録とは数回の誤差が発生していました。それもたまにじゃなく、毎月かならず数回ずつです。店のゲーム表のほうが信頼性は高いと思いますが、それは確かとは言えません。リアル麻雀で記録を取るって、なかなかの手間で、そこまでしても回数や順位だけにもかかわらずすぐ誤差が出てしまうという。最近はネット麻雀のデータが麻雀の戦術を変えつつ
放縦激減！『振込み回避完全マニュアル』梶本琢程(著）～ 守備の基礎から高度な読みまで | 麻雀の雀龍.com 公式ブログ
Home » 麻雀書籍 » 放縦激減！『振込み回避完全マニュアル』梶本琢程(著）～ 守備の基礎から高度な読みまで 「モンド」や「われポン」の解説でも、おなじみの梶本琢程プロ（かじやん）の新刊。自分も読んでみましたが、かなり「分かりやすくて濃い」一冊でした(^_^)/ 好評のため、早くも増刷が決まったそうですよ～。 ← いつも応援ありがとうございます♪ ▼特徴を一言でいうと 攻撃にも役立つ、「実践的」な放縦回避本！ 麻雀の捨て牌。情報が多いですし、「手出し・ツモ切り」を見るのが重要と言われても、全部は覚えられないですよね。この本では「どの情報を重視すべきか」（たとえば、リャンメンターツ落としなど）。「実践的な勘どころ」がいろいろ書いてあります。 ▼ 目次 第１章 「ざっくり」と敵手を看破する 第１講：捨て牌読みの第一歩 第２講：相手の狙いを読む など 第２章 これぞ敵手推理の基本
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Expressionガラクタ箱/妄碌庵
天鳳七段が麻雀最強CPUと戦ってみた
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