ゲーマーLV90　人工知能編

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 17:27:04.30

皆さんお久しぶりです
第三弾は人工知能
ゲームに使えるかもしれない単純な人工知能について良さそうな構想を思いついたのでぼちぼちやっていこうと思います

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 17:44:02.68

ずれてる(笑)

　　01　02　03　04　05　06　07　08　09　10　11　12　13
07　08　09　10　11　12　13　06　05　04　03　02　01　07
08　09　10　11　12　13　14　07　06　05　04　03　02　08
09　10　11　12　13　14　15　08　07　06　05　04　03　09
10　11　12　13　14　15　16　09　08　07　06　05　04　10
11　12　13　14　15　16　17　10　09　08　07　06　05　11
12　13　14　15　16　17　18　11　10　09　08　07　06　12
13　14　15　16　17　18　19　12　11　10　09　08　07　13
14　15　16　17　18　19　20　13　12　11　10　09　08　14
15　16　17　18　19　20　21　14　13　12　11　10　09　15
16　17　18　19　20　21　22　15　14　13　12　11　10　16
17　18　19　20　21　22　23　16　15　14　13　12　11　17
18　19　20　21　22　23　24　17　16　15　14　13　12　18
19　20　21　22　23　24　25　18　17　16　15　14　13　19

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 17:52:34.25

説明が失敗しそうな予感がする

状態＋行動＝報酬
状態　行動　効果　報酬　報酬量

状態13　行動13　効果13　報酬25　報酬量8

記憶
状態　行動　報酬量？　回数　上限

状態　認識　参照　行動　報酬　記憶
状態ｎの時に行動ｎをしたら報酬ｎが得られた

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 17:53:29.36

モード
学習データ作成モード
状態に対して学習データを参照して
回数が少ない行動を取る　回数が同じ場合は　行動変数小さい順　や　行動01から順に
など

学習データ使用モード
状態に対して学習データを参照して
報酬が一番高く確率が高い行動を選択　確率が同じ場合新しいのを選択
や
スコアがｎ点になるように行動　ｎ点になったらその点数を維持
など

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 17:54:23.34

記憶上限
報酬複数や報酬変化に対応　など
上限超えた記憶を消すのが重要
上限少ない方が適応が速い
状態　行動　結果　回数＝％　上限
回数＝報酬を得た回数
古いのから消えていく
例　報酬複数
状態01＋行動01＝報酬01　50　100
状態01＋行動01＝報酬02　30　100
状態01＋行動01＝報酬03　20　100

状態＋行動＝報酬　の表の作成と使用
表の作成＝学習
表の使用＝予測

状態ランダムテーブルシャッフル
09　08　07　04　05　06　03　02　01　10　13　12　11　など
13回状態変えたらシャッフル
一応確率式でも可能だけど確率式だと学習漏れする可能性がある
100÷13＝約7.69％　01から13まで各状態7.69％とかだと学習漏れの可能性

学習率
学習率100％＝表の完成？　確率的な場合　表が完成しない場合もある
記憶上限も関係？

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 17:56:08.21

フェーズ　学習データ作成モード　ざっくり
モード＝状態に対して学習データを参照して
　　　　回数が少ない行動を取る　回数が同じ場合は　行動変数小さい順　や　行動01から順に

状態ランダムテーブルシャッフル
状態　テーブルの1番
状態認識
モード参照
行動
報酬獲得
記憶
状態　テーブルの2番
状態認識
モード参照
行動
報酬獲得
記憶
テーブル13まで終わったら
状態ランダムテーブルシャッフル
状態　テーブルの1番
状態認識
モード参照
行動
報酬獲得
記憶
13×13＝169　で表完成

フェーズ　学習データ使用モード　ざっくり
モード＝状態に対して学習データを参照して
　　　　報酬が一番高く確率が高い行動を選択　確率が同じ場合新しいのを選択

状態ｎに対して作成した表の行動13を選択でモードの表現

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 17:58:49.65

とりあえず要素はこんな感じです
説明なしでも伝わるか時間置いてみようと思います

**名前は開発中のものです。** · 2018/05/03(木) 18:50:39.41

報酬はどうやって決定するの？

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/03(木) 19:42:11.21

>>13
状態＋行動＝報酬です
あと>>4を見てもらえれば

**名前は開発中のものです。** · 2018/05/04(金) 22:18:50.88

学習データとは？ざっくりしすぎでは・・・

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/05(土) 00:10:00.19

>>15
>>7と>>10の例　報酬複数を見てもらえれば

**名前は開発中のものです。** · 2018/05/08(火) 12:51:01.99

レコメンドエンジンみたいだな

**ゲーマーLV90** ◆YYqXz1t7YA · 2018/05/08(火) 14:12:50.03

レコメンドエンジンちょっと調べてみた

レコメンド
ALS(Alternative Least Squares=交互最小二乗法)とは行列分解の手法の1つ
を用いる
このスレも行列分解の手法の1つ？

協調フィルタリング
チェックまたは購入　類似性　相関分析　関連付け　提示

状態＋行動＝評価　このスレ
ユーザー＋アイテム＝レーティング　レコメンド

人の評価をすり合わせて評価の予測？　レコメンド
ユーザー1＝ユーザー2と類似性がありアイテム1の評価がされていない
ユーザー2＝ユーザー1と類似性がありアイテム1が高評価
ユーザー1にアイテム1を提示

過去の結果とのすり合わせ　このスレ
他ユーザーとのすり合わせ　レコメンド

合ってるか分からないけどこんな感じかな？

相関分析で敵の行動予測とかできそう
敵の行動＝敵のモード

**名前は開発中のものです。** · 2018/05/19(土) 21:41:48.21

今回はウディタでサンプル作らないの？

**名前は開発中のものです。** · 2018/05/22(火) 20:56:33.45

張り切って酉まで付けたのにまた終わっちゃったねwwwww

**名前は開発中のものです。** · 2018/06/01(金) 20:58:45.43

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**名前は開発中のものです。** · 2019/06/19(水) 04:15:47.60

【出資】松本卓朗人工知能詐欺【注意】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/rikei/1560859403/

**名前は開発中のものです。** · 2023/08/01(火) 14:29:41.01

公園で寝てるおっさんが蚊のドリンクバーと化しててわろた

**名前は開発中のものです。** · 2023/09/23(土) 23:23:56.37

あーもう、なんかうまくいかないこと続きだよね。

**名前は開発中のものです。** · 2023/10/16(月) 15:53:28.87

https://i.imgur.com/UHEkDQL.jpeg

ゲーマーLV90 人工知能編

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