概要
ニューラルネットワークを活用して、オセロゲームの次の一手を決める人工知能を構築しました。入力する特徴量を工夫した結果、ランダム選択相手に最大82%程度の勝率を得ることができました。
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入力層: 各マスの色（64次元3値）、黒石総数、白石総数、空マス総数、黒-白総数の差分、次の一手においておけるマスの数、4隅黒総数、4隅白総数、4隅空マス総数（合計72次元、0-1規格化）
出力層: 過去その場面が登場した対戦において白黒どちらが勝っていたか（白勝利1、黒勝利0、1次元）
中間層: 30次元
学習方法: 際急勾配降下法
階層: 3層階層型
学習係数: 0.5
学習回数: 20000回（ただし、800回のとき最も強い）