next up previous contents
Next: 盤面データのパターン化による実験 Up: 手数に応じたニューラルネットの分割 Previous: 実験結果

考察

この実験結果より、分割数を多くするほど学習誤差が減少し、学習が進むことがわかる。 分割数を12,15,20としたときは学習誤差にあまり違いが見られないが、これは単に1組のパーセプトロンが受け持つ手数に大きな違いが無いのが原因だと考えられる。 これより、単に分割数を多くしたところで効果が伸び悩む上、パーセプトロンの数が増えることによりメモリ消費量が増大してしまうためある程度の分割数にしておいたほうがいいと考えられる。



Deguchi Lab.