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目次

ゲーム計算メカニズム 将棋・囲碁・オセロ・チェスのプログラムはどう動く

ゲーム計算メカニズム 将棋・囲碁・オセロ・チェスのプログラムはどう動く (コンピュータ数学シリーズ)

  • 小谷 善行(編著)/ 岸本 章宏(共著)/ 柴原 一友(共著)/ 鈴木 豪(共著)/ 斎藤 信男(編集委員)/ 有澤 誠(編集委員)/ 筧 捷彦(編集委員)
  • 1 人間の知的遊戯とゲームの分類
    • 1.1 ゲームとはなにか
    • 1.2 ゲームの分類
    • 1.3 2人完全情報確定零和ゲーム
    • 1.4 思考ゲームの社会的意味
  • 2 2人ゲームとゲーム木の先読み
    • 2.1 ゲームのプログラミングとは
    • 2.2 ゲームのためのデータ
    • 2.3 ゲームのための手続き
    • 2.4 静的評価と通常のゲーム木探索
  • 3 ゲーム木探索メカニズム
    • 3.1 β値の導入
    • 3.2 α値の導入
    • 3.3 順序付け
    • 3.4 反復深化
    • 3.5 ランダム探索木の作成方法
  • 4 評価値計算とゲームプログラムの基礎
    • 4.1 評価関数
    • 4.2 ゲームプログラムを作る
    • 4.3 データ構造や計算の工夫
  • 5 ゲーム木拡張
    • 5.1 前向き枝刈り
    • 5.2 捕獲探索
    • 5.3 シンギュラー拡張
    • 5.4 小数点拡張
    • 5.5 実現確率探索
    • 5.6 探索アルゴリズムへの組み込み
  • 6 トランスポジションテーブル
    • 6.1 同一局面とはなにか
    • 6.2 どんなときに局面が同一になるか
    • 6.3 どんな情報を保存するか
    • 6.4 データ構造
    • 6.5 インデックスの衝突の(不)処理
    • 6.6 トランスポジションテーブル利用のアルゴリズム
    • 6.7 ハッシュ関数の構成法
    • 6.8 他の状況でのハッシュテーブル
    • 6.9 トランスポジションテーブルの有効性
  • 7 ウィンドウ探索
    • 7.1 ウィンドウ探索の基本とアスピレーション探索
    • 7.2 ヌルウィンドウ探索
    • 7.3 ネガスカウト
    • 7.4 MTD
  • 8 探索領域の制御
    • 8.1 ProbCut
    • 8.2 実現確率探索
  • 9 並列探索
    • 9.1 動機
    • 9.2 コンピュータのモデル
    • 9.3 並列探索のオーバヘッド
    • 9.4 並列アスピレーション探索
    • 9.5 YBWCアルゴリズム
    • 9.6 ワークスティーリングによる仕事のスケジューリング
    • 9.7 分散メモリ環境における並列探索
  • 10 AND/OR木と証明数探索
    • 10.1 はじめに
    • 10.2 定義
    • 10.3 証明数と反証数
    • 10.4 証明数探索
    • 10.5 証明数探索の改良
  • 11 深さ優先探索を用いた証明数探索と性能向上手法
    • 11.1 深さ優先探索に変換する意義
    • 11.2 脊尾のアルゴリズム
    • 11.3 df−pnアルゴリズム
    • 11.4 シミュレーション
    • 11.5 トランスポジションテーブルの効率的な利用法
    • 11.6 探索空間がDAGの場合に生じる問題
  • 12 サイクル空間におけるAND/OR木探索
    • 12.1 はじめに
    • 12.2 GHI問題
    • 12.3 GHI問題への単純な解決策
    • 12.4 岸本・MüllerのGHI解決索
    • 12.5 サイクル空間でのdf−pnアルゴリズムの無限ループ問題
    • 12.6 最小距離法
  • 13 モンテカルロ法による探索
    • 13.1 囲碁でモンテカルロ法が成果を挙げる
    • 13.2 モンテカルロ法の基本的な考え方
    • 13.3 UCT
    • 13.4 モンテカルロ法の現在
  • 14 ゲームにおける学習1:強化学習
    • 14.1 予言学習問題と学習アルゴリズム
    • 14.2 最小平均二乗法
    • 14.3 最小平均二乗法の学習例:4×3の世界
    • 14.4 TD法
    • 14.5 TD(λ)の学習例:4×3の世界
    • 14.6 Q学習
    • 14.7 いくつかの学習事例
  • 15 ゲームにおける学習2:ニューラルネットワーク
    • 15.1 ニューラルネットワークと神経細胞
    • 15.2 ニューラルネットワークの計算
    • 15.3 ニューラルネットワークの学習方法
    • 15.4 学習における問題
    • 15.5 いくつかの学習事例

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