🍒 じゃんけんに勝つ確率を上げる方法 - とみざわの神視点マーケティング

array [ c [ Hand. xlabel 'interval' plt. また、Keras-RLでプレーできるゲームが「OpenAI Gym」として提供されています。 これらをインストールすることで、DQNをすぐに試してみることができます。 ：0. プレーヤーの手：チョキ、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：0、敵の位置：0 プレーヤーの手：グー、敵の手：グー プレーヤーの位置：0、敵の位置：0 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：0、敵の位置：0 〜中略〜 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：グー プレーヤーの位置：93、敵の位置：81 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：96、敵の位置：81 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：、敵の位置：81 Episode 1: reward: グーにやられた印象です。 DQNの手のおよそ半分をグーが占めるのは、多数決戦略側にチョキばかり出す人（＝期待値最大化戦略）がいるからでしょうか。 ここまで3位の成績です。 結果まとめ ラウンド 戦略 ひと勝負の結果 勝率（DQN） DQNの作戦 一回戦 ランダム DQNの勝ち されど、じゃんけん。 pixiv. xticks np. test self. isnan metrics. n Next, we build a very simple model. CHOKI ], c [ Hand. 次の JANKEN GLICO ｜グリコ 大手芸能事務所「ホリプロ」に所属する俳優・女優・タレント総勢12人が出演する江崎グリコの新CM「じゃんけんグリコ開幕」篇が放送開始！ 綾瀬はるかさん、妻夫木聡さん、藤原竜也さん、深田恭子さんら超豪華な面々が「じゃんけんグリコ」をPRしています。 「じゃんけんグリコ」とは、誰もが小さい頃に一度は遊んだことがあるはずの「階段でのじゃんけん遊び」を真剣なスポーツ競技として進化させたものです。 グーなら「グリコ」で3歩、チョキなら「チヨコレイト」で5歩、パーなら「パイナツプル」で6歩勝った方が進むというルール。 5月には東京都内で大会が開催される予定で、大会の特設サイトも開設されています。 まずはCMからチェック！ 60秒ver.{/INSERTKEYS}{/PARAGRAPH} close def play self : self. CHOKI : self. ylabel 'position' plt. shape self. records [ name ]. CHOKI else : self. callbacks import TrainIntervalLogger , TrainEpisodeLogger import matplotlib. axis 'equal' plt. policy import BoltzmannQPolicy from rl. MEMORY : self. PAH , Hand. PAH : self. GOO , Hand. seed self. e2s self. optimizers import Adam from rl. MAXIMUM : self. memory import SequentialMemory from rl. stdout else : just raise an exception super. add Activation 'relu' self. HUMAN : self. show 人間がプレーすることもできます。 おまけ機能のようなものです。 モデルを作成します。 モデルを作成しました。 訓練を行うので、お待ちください。 Training for steps プレーヤーの手：チョキ、敵の手：グー プレーヤーの位置：0、敵の位置：3 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：グー プレーヤーの位置：0、敵の位置：6 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：6、敵の位置：6 〜中略〜 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：グー プレーヤーの位置：96、敵の位置：93 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：96、敵の位置：93 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：、敵の位置：93 Episode 1: reward: プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：6、敵の位置：0 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：12、敵の位置：0 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：12、敵の位置：0 〜中略〜 プレーヤーの手：パー、敵の手：グー プレーヤーの位置：96、敵の位置：27 プレーヤーの手：パー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：96、敵の位置：33 プレーヤーの手：パー、敵の手：グー プレーヤーの位置：、敵の位置：33 Episode 1: reward: プレーヤーの手：パー、敵の手：グー プレーヤーの位置：6、敵の位置：0 プレーヤーの手：パー、敵の手：グー プレーヤーの位置：12、敵の位置：0 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：15、敵の位置：0 〜中略〜 プレーヤーの手：グー、敵の手：グー プレーヤーの位置：99、敵の位置：33 プレーヤーの手：グー、敵の手：グー プレーヤーの位置：99、敵の位置：33 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：、敵の位置：33 Episode 1: reward: プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：3、敵の位置：0 プレーヤーの手：パー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：3、敵の位置：6 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：6、敵の位置：6 〜中略〜 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：96、敵の位置：48 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：99、敵の位置：48 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：、敵の位置：48 Episode 1: reward: プレーヤーの手：パー、敵の手：パー プレーヤーの位置：0、敵の位置：0 プレーヤーの手：グー、敵の手：チョキ プレーヤーの位置：3、敵の位置：0 プレーヤーの手：パー、敵の手：グー プレーヤーの位置：9、敵の位置：0 〜中略〜 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：69、敵の位置：99 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：75、敵の位置：99 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：グー プレーヤーの位置：75、敵の位置： Episode 1: reward: 0. append self. hand def reset self : self. CHOKI and self. 日本の子供の遊びとして広く知られている。 階段の最上と最下で最低限の意思疎通ができる程度の段数が望ましい。 但し、じゃんけんを重ねて進行していくため、「あいこ」の発生しやすい多人数になればなるほどゲームの進行は遅くなる。 しかし6歩の勝ち手であるチョキとパーの両者ではチョキが勝るため、そのチョキに対抗する意味でグーの勝負にも価値がある。 勝ち手に優劣を持たせることによって、じゃんけんが本来持つ駆け引きの特性が強調されている。 ただし、チョキで勝った場合を6点に読み替えてください。 wikipedia. append np. format self. figure plt. PUMPKIN : self. step self. GOO 最初はグー self. add Activation 'linear' print self. reset self. ratio return self. weightdir : try : mkdir DQNJankenGlico. reset while not self. choice HumanStrategy. append mean super. ratio self. records [ 'interval' ]. choice MemoryStrategy. layers import Dense , Activation , Flatten from keras. weightdir except : print '重み保存フォルダの作成中にエラーが発生しました。 self. {PARAGRAPH}{INSERTKEYS}グリコ じゃんけん。 じゃんけんグリコ大会開幕！エントリー・応募方法と開催日程や場所まとめ ｜ Crux じゃんけんグリコ大会開幕！エントリー・応募方法と開催日程や場所まとめ ｜ Crux 江崎グリコ株式会社は新TV-CM「じゃんけんグリコ開幕」篇を2月24日（月・休）から全国で放送を開始する。 また、全国の誰もが参加できる大会「JANKEN GLICO 」の本戦大会を5月に都内で開催予定。 大会に参加するには「1. プレーヤーの手：チョキ、敵の手：グー プレーヤーの位置：0、敵の位置：3 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：パー プレーヤーの位置：6、敵の位置：3 プレーヤーの手：チョキ、敵の手：グー プレーヤーの位置：6、敵の位置：6 〜中略〜 プレーヤーの手：グー、敵の手：グー プレーヤーの位置：78、敵の位置：99 プレーヤーの手：パー、敵の手：パー プレーヤーの位置：78、敵の位置：99 プレーヤーの手：グー、敵の手：パー プレーヤーの位置：78、敵の位置： Episode 1: reward: 0. mean self. join strs return outfile def close self : just return super. We visualize the training here for show, but this slows down training quite a lot. choice RandomStrategy. strategy [ self. interval self. You can use every built-in Keras optimizer and even the metrics! utils import seeding from keras. PAH and self. weightfile self. choice NashStrategy. done : print '' print 'じゃーんけーん' self. add Dense self. ylabel 'score' plt. GOO : self. GOO ], c [ Hand. metrics assert metrics. xlabel 'steps' plt. grid plt. array self. fit self. RANDOM : self. models import Sequential from keras. CHOKI , Hand. MAJORITY : self. show 重みの保存 if not exists DQNJankenGlico. dqn import DQNAgent from rl. NASH : self. weightfile : try : print '訓練済み重みを読み込みます。 ' self. write ''. interval , len self. nanmean self. 先述の数学的性質1参照。 4：0. GOO and self. reset def reset self : self. summary Finally, we configure and compile our agent.