前回はモンテカルロ木探索について適当に紹介しました。今回は学習編です。学習といっても難しいことはしません。単にAI同士で対局したデータを集める⇒ネットワークに学習させる⇒以下ループ、するだけです。ただAI同士の対局では同じ手ばっかり指し手も意味…

今週のお題「買ってよかった2022」↑なんか書こうとしてた記事とぴったりだったのでいれておく＾＾いやでもこれって複数の商品を紹介するのかな？RTX3090を買ったので、Paperspace gradient(参考)のFree-GPU達と比較してみます。 元々Ryzen 5 5600X+RTX3070ti…

前回はネットワークを紹介しました。このネットワークは指し手（方策）と評価値（価値）を返します。このネットワークを利用して、モンテカルロ木探索という手法により、実際の指し手を計算していきます。 モンテカルロ木探索というと、なんだかランダム性が…

前回の続きです。今回はネットワーク編です。機械学習というか深層学習により、次の手を判断するAIを作ります。前回同様将棋AIで学ぶディープラーニング | マイナビブックスを参考にしています。 ニューラルネットワークを利用した将棋AIといわれて私が最初…

半年前に下記の本を見て、将棋AIについて学んだものの、将棋だとあまりにも実装が難しく、学習時間もかかるのでオセロAIを作ってました。その後画像生成AIとかに興味が移ってしまったのですが、せっかくこんなのを立ち上げたので、忘れないうちに復習してお…

SD2.0では、512×512の画像で普通に学習した後、768×786の画像を下記の論文による手法で学習したそうです。ざっくりと説明すると、samplerのステップ数を半分にしても生成できるようにする方法です。それにもかかわらず、Stability AIがステップ数を減らして…

勢いで開設したものの、現段階で書くことがとくにないので、Stable diffusion関連で自分自身が把握しているものとか、気になってることいろいろまとめよー。 理解している自信があるものほど字を濃くしていく。 ネットワーク関連 Text Encoder 画像と文章を…

noteにStable diffusion関連の記事を書いてきたけど、だんだんブログ化してきてしまったので、こっちにきてみた。しばらくは画像生成AI関連のメモを置いておくことになる気がする。 https://note.com/gcem156