Path: chuka.playstation.co.uk!news1.scei.co.jp!usenet From: minoru@isl.intec.co.jp (Minoru Matsumoto) Newsgroups: playstation.ny.resource.planning.discussion Subject: Re: =?ISO-2022-JP?B?GyRCPEI4M0UqOm5JShsoQg==?= Date: 6 Mar 1998 01:22:32 GMT Organization: INTEC System Laboratory Inc. Ltd. Lines: 61 Message-ID: <34ff4d0bpa118@base.minoru.isl.intec.co.jp> References: <34A7B860.4DD81829@mxz.meshnet.or.jp> <34C680E3.FE2@246.ne.jp> <34CA9D86.D174D276@mth.biglobe.ne.jp> <34CAC527.B4D@246.ne.jp> <34CADEC7.CEA0E759@mth.biglobe.ne.jp> <34cb5cbcpa321@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6afpb8$gne@news1.scei.co.jp> <34cf1002pa069@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6ave3f$6eh@news1.scei.co.jp> <34d743f8pa171@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6bcf62$lqo@news1.scei.co.jp> <34dc66bepa577@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6bscv0$as6@news1.scei.co.jp> <34e53163p1537@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6c4f9h$kic@news1.scei.co.jp> <34e8490dpd802@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6chkcf$7vu@news1.scei.co.jp> <34ee354fpb228@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6csmh2$ld1@news1.scei.co.jp> <34f41747pb699@base.minoru.isl.intec.co.jp> <6dk0u5$k2p@news1.scei.co.jp> NNTP-Posting-Host: 210.132.156.19 Mime-Version: 1.0 Content-Type: Text/Plain; charset=ISO-2022-JP X-Newsreader: WinVN 0.99.7J PL01 (x86 32bit) cqz03222 の松本 実です。 In article <6dk0u5$k2p@news1.scei.co.jp>, ji-tan@mtc.biglobe.ne.jp says... > >JI-TANです。 >卒論公聴会の準備をしてたため返信が遅れました。すいません。 ３月ですね。^^ そういえば、昔、他学科の卒論発表会で、ツッコミを入れている 院生がいたなあ。 >Minoru Matsumoto wrote in article ><34f41747pb699@base.minoru.isl.intec.co.jp>... >+----- >| 現時点ではニューラルネットもどきを作り、その学習規則を進化させて >| いく方向を考えています。ただ、どうやって目的とするネットワークを >| 作るか、どうやってフィードバックをかけるかが今一つわかって >| いません。^^; >+----- > >そういえば、うちの学科にも、NN+GAの研究やってる所があります。 >NNで局所規則を学習し、GAで大域的な学習を行うという感じでしょうか？ GA は NN の更新方法を制御するように働かせるつもりです。 って、学習機構を NN にするか未だに決めていませんけど。 >もしくは自己組織化の方に近いのかな。 >う〜ん、かなり難しそう……(^^; ゲームですから、そこら辺はテキトウにごまかします。 精度よりは、速度を重視します。 >+----- >| 実はゲームシステムの次に重要な部分だったりします。 >| そして、現時点ではいい評価方法が見つかっていない部分でも >| あります。 >+------ > >結局、何を最大化させるか、ということなんでしょうけど、 >僕の経験からすると、評価項目が複数ある場合、 >局所最適解に落ちやすいと思います。 局所最適解に落ちるのは、願ったりかなったりです。:-) というか、おおかみすべてが同じ状態になってはゲームに ならないのです。 普通のシミュレーションではこういうことを防止するために 擾乱を入れたりしますが、逆に、局所解の集団内で何がおこる か見てみようというわけです。 >えっと、このゲームは育成ゲームなんでしたっけ？ >だとすると、局所最適解から脱出するためにどう学習させるか、 >（どういう教材を与えるか） >というところがゲーム性のひとつになるかも知れません。 ということなので、複数おおかみを揃えることを考えると、 局所解から容易に脱出する方法は用意しない可能性が高いです。 --- ３月中 ４月以降