将棋AIで学ぶディープラーニング - 将棋のブログ

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将棋AIで学ぶディープラーニング


Python、Chainerによる将棋AIの作成を通してディープラーニングのしくみをより深く理解できる一冊。

AlphaGoの論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋AIの開発を行う。強化学習のみでトップレベルの強さを持つAlphaZeroで用いられた手法についても取り入れる。

B5変型判、288ページ。


<主な内容>
第1部 導入編
 第1章 コンピュータ将棋について

第2部 理論編
 第2章 コンピュータ将棋について
 第3章 コンピュータ囲碁のアルゴリズム
 第4章 AlphaGoの手法
 第5章 ディープラーニングについて

第3部 実践編
 第6章 ディープラーニングフレームワーク
 第7章 方策ネットワーク(policy network)
 第8章 将棋AIの実装
 第9章 学習テクニック
 第10章 価値ネットワーク(value network)
 第11章 学習テクニック その2
 第12章 モンテカルロ木探索の実装
 第13章 さらに発展させるために
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