オライリーさんのところのディープラーニング本（Pythonで学ぶ奴）を読んでみました。
自分で実装する人には、なかなか良いです。Python知らないですが、説明だけで結構
おなか一杯になります。

オライリー本で、畳み込み演算の実装（行列に落とし込む）の良い方法がわかりました。
自分が以前やって放置した展開形よりもっと良い方法があるんですね。ちと畳み込む気
が湧いてきました。

現在MLP版のポリシーネットを学習させていますが、テストデータに対して６０％越え
まで来ました。一方で入力データサイズが８９万（特徴）×１６万（ミニｗバッチ）とか
わけわからん事になっていて、もう畳み込んでも処理量大差ないんじゃないかと思って
いたところですので、学習限界が見えたら、畳み込みに行ってみようかと思います。

あと、やっぱり強化学習ですね。既存データで学習していても埒があかない気が強くして
きました。