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  <author_name>Gasyou</author_name>
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  <blog_title>GA将？開発日記～王理のその先へ～</blog_title>
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    <anon>アイデアメモ</anon>
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  <description>自己対戦による強化学習を前提とします。 評価関数のパラメータはTDLeaf(λ)等のアルゴリズムで学習出来ますが、αβ法での探索を制御するパラメータ*1は微分が難しい*2ので、どうやって学習させればいいか決めかねていました。 で、以下の様な流れで学習できないかと思ったので、メモとして残しておきます。 GA*3の遺伝子として数通りのパラメータを用意する。 対局毎にどのパラメータを使用するかをUCBで選択する。 数局終了後に、各遺伝子を用いた際の勝率をGAの適応度*4として使用して、次世代の個体群*5を生成する。 2に戻る。 ま、やるとしても選手権後ですが。それまでは評価関数の学習に集中します。 …</description>
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  <published>2008-01-28 00:22:52</published>
  <title>UCBとGAを組み合わせた方策による、探索を制御するパラメータの学習</title>
  <type>rich</type>
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