TadaoYamaoka https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/ TadaoYamaokaの開発日記 https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ DeepLearning コンピュータ将棋 開発してるdlshogiでは、出力ラベルを(駒の種類×移動方向+持ち駒の種類)×座標で表現し、出力層にAlphaGoを参考に1×1の畳み込み層を使用している。 AlphaGo Zeroでは、出力ラベルを石の色×座標+passで表しており、全結合層で出力を行っている。 1×1の畳み込み層から全結合層に変えた理由は、論文では特に説明されていない。 精度を上げるため、もしくは単にpassを表現したかったためと思われる。dlshogiでは、出力層に1×1の畳み込み層を使っているため、駒の種類によっては、移動できない座標にもラベルを割り当てている。 出力を全結合層にすると、移動できない座標にラベルを割り… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2017%2F11%2F18%2F001726" title="将棋でディープラーニングする その46(出力ラベルの表現方法) - TadaoYamaokaの開発日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2017-11-18 00:17:26 rich https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2017/11/18/001726 1.0 100%