- 494 名前：310 mailto:sage [2016/08/20(土) 21:29:23.21 ID:m44rb9b4.net]
- >>493
ですです。
あと、Deepじゃなくても、２層以上のパーセプトロンだと、線形分離不可能問題の
分類ができるようになります。XORの学習が典型ですね。
ところが、パターンの部分まで学習で求めてくれるってのは、やっぱり幻想でして。
ある程度パターンを想定しながら、ネットワークを作らないといかんのではないか
という事に思い至っています。
例えば畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で、何故畳み込みをするのかという
と、縦線横線などの隣接ドット同士もつながりを識別してもらうためですし。そもそも
畳み込みのフォワード計算自体が、画像に対して例えば輪郭線強調といったフィル
ターかけるのと、プログラム的に同じものだったりします。学習対象は、フィルターに
なります。
オセロは、囲碁とかと違って、石の色がコロコロ変わるので、隣同士の石のつながで
判断するCNN的なネットワークをそのまま適用できないよなぁというのが、最近の諦め
ポイントであります。
じゃあ、何に頼るかというと、自分はオセロ弱いので・・・No ideaだったりします。
あんな簡単な（DeepLearningと比較して）線形和でBuroさんの評価関数ができています
ので、パターンを活かして、まずはそこに点数を割り振るところをMLPなんかでできない
かなぁと思っています。
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