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Kohei Suenaga
Kohei Suenaga (
@ksuenaga
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Feature Attributionを用いたdlshogiの指し手の解釈可能性向上手法
情報学広場にもすでに論文がアップロードされてますね.左側の局面の△3九馬に対して,右側のような情報が提示できるような手法になっています. https://t.co/9Mpoi9F84K https://t.co/0wjLrgCI1P https://t.co/tBbD6lhJcn
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昔のネタ帳から
前号のコラム https://t.co/vLA0l7AvXM とはうってかわって良いコラムであった. https://t.co/u5sqrXtWYC
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OA
昔のネタ帳から
この前コンピュータソフトウェアに書いたコラムがオンライン公開になったらしい.https://t.co/vLA0l7AvXM
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OA
解説するコンピュータ将棋:データ分析と未来予測の言語化
@ksuenaga こういうのとかちゃんと仕留めてるんですかねぇ。 https://t.co/qpJ276h0k8
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トポロジーの形式化における深層学習の適用の研究
すでに挑戦的研究(開拓)で 「トポロジーの形式化における深層学習の適用の研究」 が今年から実施されてますね! https://t.co/OEFBFh3E4k どんな違いが生まれるか面白そう。 https://t.co/vUuXuULykh
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MELLの証明に要する計算の複雑さ
『MELLの証明に要する計算の複雑さ』 https://t.co/7tvE22ZED5 “MELLはペトリネットとの関係が深く,命題のレベルでペトリネットの可達問題を埋め込むことが可能である” へぇ〜.
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