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前提条件

まずはパーセプトロンに4万棋譜をそれぞれ1回ずつ学習させる。ただし4万棋譜の中に同一の棋譜は存在しないものとする。 その後、学習に使用した棋譜とは別の4万棋譜をパーセプトロンに入力し、そのときの誤差を見ることで考察していく。

なぜこのような手順を踏んでいるというと、学習中の誤差を見るのではなく、学習後に改めて別の棋譜を使用して学習誤差を見ることによって、実戦に非常に近い状況を作り出すことができるためである。

各種学習定数は以下に示すとおりである。なお、ETAおよびALPHAは、式 6.3の中で出てきた学習係数 tex2html_wrap_inline1989 と慣性項 tex2html_wrap_inline2019 のことである。

[各種係数]
入力層の数:128(0〜63:白石の盤面パターン 64〜127:黒石の盤面パターン)
中間層の数:8
出力層の数:1
ETA=0.1
ALPHA=0.9



Deguchi Lab.