<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>TadaoYamaoka</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/</author_url>
  <blog_title>TadaoYamaokaの開発日記</blog_title>
  <blog_url>https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>麻雀AI</anon>
  </categories>
  <description>電竜戦があったりで先月は麻雀AIの開発に手を付けられれず、前回から1か月近く空いてしまったが、麻雀AIの開発を再開したい。 自己対局で特徴量記録 前回、自己対局で牌譜を生成するところまで実装した。 自己対局で生成した牌譜を元に、Learnerで特徴量を生成する処理を実装するつもりであったが、PPOの学習にはアドバンテージの計算に、各ステップで推論したValueが必要になる。 また、学習の各エポックで、エピソードを生成した時点のモデルで出力した各ステップのPolicyの分布が必要になる。 そのため、牌譜のみを記録した場合、牌譜を再生しながら、Learnerで再度推論する必要がある。それでは、Le…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2023%2F12%2F17%2F144850&quot; title=&quot;麻雀AIを深層強化学習で作る その１０(自己対局で特徴量記録) - TadaoYamaokaの開発日記&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>2023-12-17 14:48:50</published>
  <title>麻雀AIを深層強化学習で作る その１０(自己対局で特徴量記録)</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2023/12/17/144850</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
