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ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
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2096-03.pdf | 962.57 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | Learning finite functions by neural networks : Evaluation of Pentago positions by convolutional neural networks (Algebras, logics, languages and related areas) |
著者: | Jimbo, Shuji |
著者名の別形: | 神保, 秀司 |
キーワード: | convolutional neural network computer experiment two-player abstract strategy game primality test |
発行日: | Dec-2018 |
出版者: | 京都大学数理解析研究所 |
誌名: | 数理解析研究所講究録 |
巻: | 2096 |
開始ページ: | 25 |
終了ページ: | 31 |
抄録: | A convolution neural network (CNN) is a useful tool that approximates a finite function. It is used as a solver for various problems in the real world. In this paper, results of experiments on training variations of a small CNN used for image recognition for evaluating Pentago positions are mainly reported. The author hopes that the results are used in discussion of applicability of deep neural networks to researches in theoretical computer science. |
URI: | http://hdl.handle.net/2433/251730 |
出現コレクション: | 2096 代数系、論理、言語とその周辺領域 |

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