#author("2020-07-22T12:16:54+00:00","","")
#author("2020-07-28T09:06:25+00:00","","")
#contents

**訓練データ [#n31943e3]
***特徴量 [#vee1118a]
- 
 0:[DAY] 
 1:[STATUS]
 2:[ESTIMATE][ACTIVE][SEER]
 3:[ESTIMATE][ACTIVE][POSSESSED]
 4:[ESTIMATE][ACTIVE][WEREWOLF]
 5:[VOTE][ACTIVE]
 6:[VOTING][ACTIVE]
 7:[DIVINED][ACTIVE][HUMAN]
 8:[DIVINED][ACTIVE][WEREWOLF]
 9:[COMINGOUT][ACTIVE][SEER]
 10:[COMINGOUT][ACTIVE][POSSESSED]
 11:[COMINGOUT][ACTIVE][WEREWOLF]

- Over, Skipの部分は無視してる
-- 自分のパソコン(1TB)に収まる範囲で学習データを作成するため
-- 15人人狼のデータは6TBを超える量だった
- 役職の構成パターンでの学習データは作成していない
-- 15人人狼に対応できないため


**ラベルデータ [#u352520b]
- 

**その他 [#ia1d783d]
- 15人人狼での役職の組み合わせ数が膨大すぎて、学習データ自体作成ができなかった。
- 15人人狼に対応できる方法を考えてみる必要がある
-- 大川らが使用していたものをLSTM学習で使用してみる
--- プレイヤーそれぞれの特徴量をもとに、どの役職に所属するかを推定

[[seminar-personal/nakahara2019]]



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