ニューラルネットワークで囲碁の終局を判定する．終局したかどうかではなくて，終局状態でどこが自分の地かどうかを判定する．
これだけなら，わざわざニューラルネットワークを使わずに，手続き的にプログラミングしたほうがいい．しかし，これが出来ないとニューラルネットワークで大局を判断なんて無理なので，最初のステップとして．
まだ，途上段階だが，経過を．
教師信号は前回の方法で，GnuGOを用いて終局からさらに局面を進めて得る．
入力信号の例（Xが黒石，Oが白石）：
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出力の目標値が以下のような感じ．黒地のみ表示している．黒字以外は白地である．
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こういうサンプルを500集めて学習させた結果の出力．
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統計値を確認する必要あるが傾向はいい感じだ．計算が非常に重いので収束させきれていないが，それでも良さ気に見える．
ただ，ポツンの一石だけの地のような，ルール上絶対ありえない点が存在しているのが気になる． どうしても消せないならもう一レイヤ重ねるしかないか？学習させなくても手入力で対応できる処理だ．
しかし，学習用のデータに含めなかったものに対しては，上が目標で下が結果だが，あんまりうまくいっていないように見える．
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過学習の傾向にあるのかもしらない．学習用データのサンプル数を増やしてみる．計算重すぎて終わらない． やっぱし，PyBrainを使うのはいまいちかもな．ある程度，やり方のめどがついたらもっと高速なフレームワークを採用したい．
