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  <author_name>TadaoYamaoka</author_name>
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  <blog_title>TadaoYamaokaの開発日記</blog_title>
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    <anon>AlphaGo</anon>
    <anon>C++</anon>
    <anon>Caffe</anon>
    <anon>Chainer</anon>
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  <description>前回の日記で定義した、AlphaGoのSL policy networkをCaffeで学習してみた。以前にChainerを使って学習した結果と速度、精度を比較するため、条件を合わせている。 インターネットから入手したプロの棋譜を使用 特徴はAlphaGoの論文のExtended Data Table 2の上の4つ フィルターは192枚 ランダムに選んだ16局面を1ミニバッチとする ミニバッチを10万回繰り返す 100ミニバッチ置きに、学習用とは別の局面からランダムに選んだ10ミニバッチで正解率を評価 学習の結果は以下のグラフの通りとなった。Chainerで学習した結果とほぼ同じグラフとなってい…</description>
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  <published>2016-07-01 21:49:16</published>
  <title>CaffeでSL policy networkを学習</title>
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