<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>Gasyou</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/Gasyou/</author_url>
  <blog_title>GA将？開発日記～王理のその先へ～</blog_title>
  <blog_url>https://gasyou.hatenablog.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>開発日記</anon>
    <anon>TODO</anon>
  </categories>
  <description>まず最終的な学習ルーチンの構成は「TDLeaf(λ)＋Softmax方策＋DNN評価関数」とします。 時間があればPGLeafにしたいのですが、流石にそこまでは無理そうです。 んで、上記構成を実現する為にやるべき事。 DNN評価関数の実装。 Convolutionは使用せずに、全結合層だけで。 まずは一般的な関数近似でテストしてみる。 DeepTDLeaf(λ)の実装。 Tic-Tac-Toeの局面クラスの修正（盤の大きさを可変にする）。 Tic-Tac-Toeで盤の大きさを3x3から4x4、5x5…と大きくしていき、収束速度の差を見る。 Convolution Layerを入れてみて収束速度…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fgasyou.hatenablog.jp%2Fentry%2F20151220%2F1450606944&quot; title=&quot;次回選手権までのロードマップ - GA将？開発日記～王理のその先へ～&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2015-12-20 19:22:24</published>
  <title>次回選手権までのロードマップ</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://gasyou.hatenablog.jp/entry/20151220/1450606944</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
