第8回 TensorFlow で○×ゲームの AI を作ってみよう|Tech Book Zone Manatee
複雑なゲームの場合は人間が実際に打った棋譜などを膨大な量用意することになりますが、今回は○×ゲームという簡単なお題を使った練習なので、筆者が予め最善手を打った場合のデータを作成しておきました。 モデルの詳細 盤面のデータをニューラルネットに入力する際には、×は「-1」、○は「+1」、空いている場合は0として扱うことにします。○×ゲームの盤面は 9マスなので、ニューラルネットの最初の層のノード数は 9 個になります。 そして、全結合のネットワークを経て最終的には、×が勝つ確率・○が勝つ確率・引き分けの確率の3つの数値が出力されるというモデルです。 図3 学習モデルの概要 TensorFlow を使った実装 本稿で使用するサンプルコードのうち、TensorFlow で記述された学習用コード train.py の重要な部分について簡単に解説をしておきましょう。 TensorFlow にはニューラ
東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件｜加藤貞顕
１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講
GPUで行なうNN(ニューラルネットワーク) - やねうらおブログ(移転しました)
GPU(Graphic Processing Unit)の進化はめざましいものがある。PentiumMMXの時代は、プロセッサを強化して音楽からグラフィックまですべてをプロセッサベースで行なうという戦略を打ち立てていたゲイツ氏も(MMXの略がMultiMediaExtentionの略だということからも、そのへんの時代背景を伺い知ることが出来る)、時代の趨勢には敵わない。 プロセッサまわりの進化の速度に比べてバスまわりの進化は遅く、結局のところ3D処理はすべてグラフィックボード内で完結させるような方向性になった。すなわち、グラフィックチップそのものが進化を余儀なくされたわけで、DirectX8/9やOpenGL SL(Shading Language)を見てもわかるように、グラフィックプロセッサはプログラマブルで、超高速の浮動小数演算やらベクタ演算やらを行なう能力を備えている。 ともなれば、
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