ディープラーニングを使った将棋AIの作り方3

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AlphaZero ShogiをPythonを使って実装します。AlphaZeroの論文の内容を忠実に実装しています。AlphaZero Shogiの仕組みの解説から、Pythonでの実装方法まで説明しています。実際にAlphaZero Shogiと同じ仕組みで動くソースをGitHubで提供しています。

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はじめに第1章導入 1.1. 本書の目的 1.2. 前提知識 1.3. 実行環境 1.4. なぜPythonか？第2章 AlphaZero Shogiの仕組み 2.1. 概要 2.2. ドメイン知識 2.3. 強化学習 2.4. 盤面入力の表現 2.5. 着手の表現 2.6. ニューラルネットワークの構成 2.7. ニューラルネットワークの学習 2.8. モンテカルロ木探索 2.9. まとめ第3章 PythonによるAlphaZero Shogiの実装 3.1. 実装方針 3.2. Keras 3.3. cshogi 3.4. ソースコード構成 3.5. モジュールインストール 3.6. データベース 3.7. ニューラルネットワークの実装 3.8. 自己対局の実装 3.9. ニューラルネットワークのパラメータ最適化の実装 3.10. ゼロからの学習 3.11. モデルの事前訓練 3.12. 対局プログラムの実装 3.13. 対局 3.14. まとめおわりに

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