前回、入力特徴量の与え方でMulti-Head Self-Attentionの精度を向上できることを確認したが、DCNN(Resnet 10ブロック)に比べて精度がでないことが分かった。今回は、Multi-Head Self-Attentionの出力をDCNNに入力して、Multi-Head Self-AttentionとDCNNを組…

前回に引き続き、将棋AIへのMulti-Head Self-Attentionの適用を試してみた。前回は、dlshogiと同じ入力特徴量を使用したが、Multi-Head Self-Attentionに合わせて以下の変更を行った。 各位置の特徴ベクトルに位置の情報を入力する 持ち駒の枚数の特徴ベクト…

前回考察した将棋AIへのMulti-Head Self-Attentionの適用を試してみた。実装を簡単するために、dlshogiで使用している入力特徴量と出力をそのまま使用した。 入力特徴量 各駒の配置 持ち駒の枚数 駒の種類ごとの利き マスごとの効き数 ※王手の特徴量は除いた…

こないだ参加したハースストーンのAIコンペの関連論文を読んでいて、個人的に興味深い論文があった。Helping AI to Play Hearthstone using Neural Networksこの論文では、ハースストーンのゲーム状態からニューラルネットワークを使って勝率を予測する方法…