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目次
序論
ニューラルネットワーク
ニューロン
ニューロンモデル
ネットワークモデル
パーセプトロン
パーセプトロン
出力方法
学習方法
パーセプトロンの限界
バックプロパゲーション
最急降下法
学習方法1(後ろ向き演算)
学習方法2(後ろ向き演算)
評価理論
石の位置による評価
着手可能数による評価
開放度理論
実験準備(基本事項)
教師信号
入力信号
学習手順
シグモイド関数
修正モーメント法
盤面データの直接入力による実験
学習モデル
盤面データの入力方法
盤面の単純入力による実験1
前提条件
実験結果
考察
盤面の単純入力による学習係数の調整実験
前提条件
実験結果
考察
手数に応じたニューラルネットの分割
前提条件
実験結果
考察
盤面データのパターン化による実験
学習モデル
盤面データの入力方法
手数に応じたニューラルネットの分割
実験結果
考察
入力データと学習誤差の関係
前提条件
実験結果
考察
学習回数と誤差の検証
前提条件
実験結果
考察
結論
参考文献
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Deguchi Lab.