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麻雀AI開発その93・他家から切られる牌分布とニューラルネットその6
前回から、カベ効果・序盤外側・序盤5切りのコードを書いたうえで、お膳立てを整えたので、後はひたすらニューラルネットの機械学習を進めるだけです。

他家最大攻撃について、6パターンの別データで学習させます。
1パターン学習を終えるのにかかる時間はおよそ12時間。
6パターン全部だと丸3日の長丁場です。

今現在で、「他家3人非リーチ門前」、「他家副露者あり」の2パターンまで学習が終わりました。
さっそく、出来上がったニューラルネットを実際の牌譜に当てはめてチェックしてみます。

切られ率の合計を1にする調整後ニューラルネット出力と従前方式との間で一定以上差(赤2倍、オレンジ1.5倍、黄緑0.75倍、青0.5倍)が出た場合を色分けしています。
これはある程度ニューラルネットがどういう風な傾向になってるかを見るためにわかりやすくしただけであって、色がついててるからあからさまにおかしい、とかいう趣旨ではないです。

〇「他家3人非リーチ門前」
180825-01.png
1巡目。
真ん中牌の切られ率がやや大きいとニューラルネットは計算している模様。
従前方式では考慮されてない親子の違いやダブ東かどうかもニューラルネットの計算に反映されているようです。

180825-02.png
切り者が2副露、5巡目。
3枚見えの東や南をただの牌譜解析結果よりは出やすいと計算している。
晒し牌の456mは出にくいと計算している。

180825-03.png
別の局で7巡目。
6mをかなり切られやすい牌と計算している。切り者にとって両筋と7m3枚カベくらいしか6mに特徴はないように見えるが。

180825-04.png
11巡目。
またしても切り者の両筋5pを出やすいと計算している。
逆に切り者現物の7m8pが出にくいと。

〇「他家副露者あり」
180825-05.png
役牌ポンありの4巡目。
6s片無筋が赤色で出やすい、というよりは従前方式の方が問題ありそう。おそらくデータ量が少ない分のパラメータの揺らぎとかでしょう。
生牌白発と2枚切れ中が牌譜解析パラメータより出にくいと予想。

180825-06.png
端寄り仕掛け者とタンヤオ仕掛け者がいる10巡目。
従前方式との齟齬は少なめ。

180825-07.png
役牌ポン者がひとり。(ソーズ染め率6%なので、染め模様者とは判定してない。)
現物の589m8pがやや出やすいのをきちんと反映してるように見える。


180825-08.png
役牌ポン者とタンヤオ仕掛け者。
まぁ大体ええ感じちゃいますかね。(だんだん投げやりになってきた。)

この記事書きながら思ったのは同順フリテンとか直近切られた牌かどうかをニューラルネットの入力値に入れ忘れてたなーと。
特に副露者ありとかだと、影響大きそうだからそのところを修正してやり直した方がよさげかなーと思いました。
1日分の計算が無駄になるけど、まぁしょうがない。
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