いう材料が利用可能かご紹介します。Zeroは、MCTS、ニューラルネットワーク、強化学習という組み合わせで、0から人類を遥かに超えて学習するAIです。「莫大な演算力があれば」の話ですが。演算のほとんどはニューラルネットワーク部分に費やされます。実は、前回、ご紹介したAZ.jsのメインの部分であるMCTSのコードは、ぶっちゃけそんなに頑張ってチューンする必要は最初はないのです。探索エンジンというと、CやC++で書かないとスピードが出なくて意味がないという印象を持たれている方も居られるかも知れません。私も以前はそうでした。AlphaGo方式が主流になって、MCTSはボトルネックとは言えなくなったので、ニューラルネットワークを速く計算することがAIを強くするために重要な部分となりました。ニューラルネットワークそのものとも言えるウェイトをいかに入手するかについてです。ウェイトというのはニューラルネットワークの中の係数データです。性能の高いウェイトを生成するのに上記の「莫大な演算力」が必要になります。Zeroの追実験を行っています。Hashに紐づけされているリンクをクリックするとウェイトをダウンロードすることができます。Zeroの追実験を行った結果が公開されています。pretrained-go-19x19-v1.binが最新版のウェイトです。Zeroクローンです。Zeroの追実験を行っています。リンク先はウェイトファイルの置き場なので、プロジェクト本体はgithubを参照ください。山口さんが開発された囲碁AIです。最初のAlphaGo論文ベースのものかと思います。Rayに松崎さんがニューラルネットワークを追加されたものです。皆さん、相当のリソースを費やされているはずで、公開に感謝致します。ウェイトを入手したら今度はそれを動かしたいプラットフォーム上で動かすべくフレームワークを探します。WebGPUがあります。これは元々グラフィックス用のAPIですが、昨今のニューラルネットワークがGPU上で計算されていることから容易に推測できるようにこれらのAPIを使ってJavaScriptよりも速くニューラルネットワークの計算をすることができます。そのためのフレームワークがWebDNNです。API、パソコンの場合色々ありますが、TensorFlowがメジャーですか。ZeroのウェイトをWebDNNで動かすために変換するには、AZ.js内にスクリプトを用意しています。独自フォーマットをTensorFlowで読み込むTensorFlowモデルをWebDNNフォーマットに変換ということをしています。TensorFlowをインストールして変換するということになります。なんだか人のお役に立ちそうにない文章になりましたが、今日はこの辺で。10:12囲碁AIアプリの作り方2Tweet広告を非表示にする関連記事2018-12-02囲碁AIアプリの作り方11日遅れですが、一人アドベントカレンダーを始めます。MLで計算させるAZ.jsをSwiftに移植しました。Z80アセンブラに触れる・PC98互換機にてTurbo-Cで数値計算。EditorDeltaGo.js最新記事iPadOSでポートレートとランドスケープで異なるレイアウトを採用する囲碁AIアプリの作り方4囲碁AIアプリの作り方4囲碁AIアプリの作り方3囲碁AIアプリの作り方2月別アーカイブ参加グループプログラミングはてなブログをはじめよう!nextliteracyさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。