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masatsune (@4Masatsune)

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8 0 0 0 OA Playing Board Games with a Deep Convolutional Neural Network on the Motorola 6809 8-Bit Microprocessor

レミさん、GPWS2023(at箱根)で発表されるようです。 https://t.co/JAWtX8TkJx https://t.co/UwbtlFDrHW

2 0 0 0 OA 囲碁布石問題における不正解手の自動生成

>囲碁布石問題における不正解手の自動生成 https://t.co/w31DTHbhqu

1 0 0 0 OA Shogi816K: A Diverse Collection of Starting Positions for Reinforcement Learning in Shogi

https://t.co/rQ4arFAqrs >将棋 81 万：強化学習のための多様性を持った将棋初期局面集 https://t.co/kD8AieSVXk

61 0 0 0 OA ゲームの解決

＞コンピュータ将棋がトッププロを超えようとしている今，将棋というゲームが廃れてしまうのではないかと心配している人もいるが，個人的には仮に解決されてしまったとしても，ゲームの面白さが損なわれるものではないと楽観している． https://t.co/XbyC1Lp9Sw https://t.co/lmwSqyyCeR

2 0 0 0 OA 多腕バンディットアルゴリズムのMCTSへの応用と性能の分析

@muzudho1 UCB1 がオリジナルで、その改良版の一つが KL-UCB ですね。KL-UCBは、囲碁の Ray で使われています。参考文献： https://t.co/fPqow7CvTY

12 0 0 0 OA 少ない棋譜からの将棋プレイヤ棋力推定手法の提案

接待将棋AI

19 0 0 0 5五将棋における自動対戦を用いた評価関数の学習

RT @cute_na_piglets: 今年のUEC杯５五将棋大会で全勝優勝したプログラムはやねうら王＋NNUE ベースとのこと。自己対戦は先手9勝291敗、５五将棋は後手勝ちの可能性が高くなってきた。任天堂のアソビ大全に入っているらしく、一気に知名度が上がりそう。…

2 0 0 0 OA モンテカルロ木探索を用いた強い囲碁プログラムの設計と開発

参考になる論文でした。自分のプログラム、継ぎはぎだらけになってきたので、一から作り直したくなってきた。参考文献： https://t.co/XsQt2dObcb

2 0 0 0 OA モンテカルロ木探索を用いた強い囲碁プログラムの設計と開発

RT @k_matsuzaki: Rayの日本語解説あったんだ https://t.co/FQ7vg4TeER

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12 0 0 0 OA 少ない棋譜からの将棋プレイヤ棋力推定手法の提案

個人用メモ。少ない棋譜からの将棋プレイヤ棋力推定手法の提案 https://t.co/uXSobydrt9

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