ゲームを正しく理解すると、19x19のボードがあります。 AlphaGo Natureの論文http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.htmlには、畳み込みネットワークが記載されています。畳み込みネットワークの私の理解は、画像認識の例です。それでは、どのようにして畳み込みネットワークをこの問題に適用することができますか？ボードを19x19のイメージに変換することは過度なことではありませんか？AlphaGoで畳み込みネットワークはどのように使用されますか？
Goはパターンによって多くの影響を受けます。イメージ分類で気づいたことがあるように、畳み込みネットワークはそれらをうまく利用しています。
go boardを19 * 19イメージに変更するには余計な作業かどうかを尋ねますが、私は黒い石について0、石なしの場合に0.5、白い石のためにそれとネットワークを訓練するが、私はかなりそれがいくつかの拡張に動作すると確信しています。
これ以上のことはありません。 19 * 19のボードは19 * 19 * 48の入力テンソルに変換されます。白い石のための1つの平面 白い石のための1つの平面 空のplavesのための1つの平面 とネットワークが知るのに役立ついくつかの値を符号化する45のプレーン。自由のようなもの（自由のようなもの、動いた自由のようなもの、彼らはすべて紙にありますが、それらを理解するためにもう少し知っておかなければなりません）
これは過不足ではありません！畳み込みネットワークはパターンを認識するのには優れていますが、正しい情報が必要です。例えば、ladderは、この情報をボードの一方の面から他方の面に、そして13の畳み込み層内に戻すことは不可能であるため、このネットワークを検出することは不可能であるため、48入力面のいくつかは、特定の移動がラダーキャプチャまたはラダーエスケープ移動の場合