就活も無事終わったので，一番やりたかったAlphaGoの論文を翻訳しました。 ご存知の通り，長らく世界最強だった囲碁棋士イ・セドル九段を破ったGoogleの囲碁プログラムです。 論文の内容に触れつつ何となく解説入れていきたいと思います。なるべく囲碁やDeepLearningを知らない初心者の人とかでも仕組みを理解できるように分かりやすく書いていければいいなと思います。 原題は"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"。 とりあえず最初の要約の訳から。 謎の単語とかは後から説明入れるので，さらっと流し読みしていただければ。 囲碁はこれまでAIにとってとても難しいゲームだとみなされてきた。それは探索範囲がとても広いことと，盤面の評価が難しいため。 この論文では，コンピュータを用いた囲碁の新しいアプロー
DeepMindからAlphaGo Zeroと同じ方法で、チェスと将棋でトップレベルを上回ったという論文が発表されました。 [1712.01815] Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm ドメイン知識を用いないスクラッチから強化学習のみで達成しています。 将棋やチェスはモンテカルロ木探索(MCTS)は向かず、Mini-Max探索の方が良いというのが常識のようになっていましたが、将棋やチェスでもディープラーニングと組み合わせることでMCTSが有効であることが示されたというのも大きな成果だと思います。 まだ全部読み切れていませんが、気になる個所から読んだ内容を書いていきます。 個人的に一番気になるのは、入力特徴と出力ラベルの表現方法です。 チェスについても書か
この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2019の12日目の記事です。 任意のテキストを画面に流していきたいことってありませんか？ ぼくはあります。定期的にエンジニアみんなの前でスライドを映しつつ話す機会があって、そんなとき Slack で実況的に反応がなされることがあるんだけど、Slack 映しっぱなしにするわけにもいかず、話し終わってあとからコメントに気づく……ってこともまあまあある。そんなとき、画面のスライドに重ねてコメントが流れてくれると自分も聞き手も共有できてうれしい。わけです。 それを達成するための1ステップとして、任意のテキストを画面に次々流してくれるアプリをElectronで作りました。 GitHub - motemen/TextCast じつは過去のこのエントリたちも、「Slack の発言をリアルタイムにデスクトップに流したい」という欲望からうまれた
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
