棋譜からの学習時におけるメモリ仮想化ソリューションについて

棋譜からの学習時に結構メモリを必要とするのは深刻な課題です。何故なら、メモリの許す限り大きな評価関数(パラメーターの数がたくさん!)にしたいのですが、棋譜からの学習時には、その評価関数のパラメーターのサイズの10倍〜20倍ぐらいのメモリを必要とするからです。

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フレーム問題はコンピュータ将棋では解決できているんですか?

「フレーム問題」については「人工知能(Artificial Intelligence)」という言葉の生みの親であるJohn McCarthy氏とPatrick Hayes氏(この人の業績は私はよく知りません)がその著書において述べました。

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