DQNを使って、ゲームのソルバーを作ろうとしています。
陣取りのボードゲームで、マスごとに点数が割り振られており、多くのマスを獲得したプレーヤーが勝ちとなります。
また、ボードの大きさが可変なので、小さいものについては、0で埋めようと思っています。
多数の対局データを生成し、局面の状況とそのゲームの勝ち負けから教師あり学習のように学習させようとしています。
マスごとの点数は対局ごとに、陣形とプレーヤーはターンごとにファイルに保存しています。
入力データ
- マスごとの点数
- 陣形
- どのプレーヤーのターンか
教師データ
- 勝ち負け
この時、入力データは複数あり、大きさもバラバラです。
どのようにデータセットを作成すればよいのでしょうか。
インターネットで調べてみると、以下のような方法があるようです。
- 複数のデータを結合させて、一つの入力データを作る
- モデルに複数種類のデータを入力し、ネットワーク内でうまいこと結合させて、ひとつの結果を求める
今回の場合は、どちらの方が良いとかはありますか。
また、他に方法はありますでしょうか。
環境
Python
PyTorch
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2018/09/13 13:52