数独ソルバー - RWKV
数
数独ソルバー RWKV
紹介 :
Sudoku-RWKVは、RWKVモデルに基づいた数独解法ツールです。深層学習技術を用いて数独問題を解きます。このモデルは約2Mの数独サンプル(約39.2Bトークン)でトレーニングされており、パラメータ数は約12.7M、語彙数は133、アーキテクチャは8層(各層320次元)です。高い解法精度を誇り、解ける数独パズルであれば全て解くことができます。
ターゲットユーザー :
数独愛好家、人工知能研究者、数独解法アルゴリズムを必要とする開発者を対象としています。数独愛好家は、このツールを使って数独パズルを素早く解き、解く楽しさを味わえます。人工知能研究者は、このモデルを研究?改良し、ゲームや論理パズル解決における深層学習の応用を探求できます。開発者は、このモデルをアプリケーションに統合して、数独解法機能を提供できます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 49.7K
使用シナリオ
数独愛好家がSudoku-RWKVを使って高難易度数独パズルをオンラインで解く。
人工知能研究者がSudoku-RWKVモデルを用いて学術研究を行い、モデルの最適化と改良を探求する。
モバイルアプリケーション開発者がSudoku-RWKVを数独ゲームに統合し、自動解法機能を提供する。
製品特徴
- RWKVモデルによる数独パズルの解答:demo.pyまたはminimum_inference.pyを実行することで、モデルの解法能力を直接体験できます。
- トレーニングデータの生成:generate_sudoku_data.pyを実行することで、モデルのトレーニングに使用できるデータを生成できます。
- モデルパラメータの最適化:パフォーマンスを向上させるためのコードが含まれており、解法効率が向上しています。
- さまざまな難易度に対応:簡単?難しいまで、様々な難易度の数独パズルに対応できます。
- モデルトレーニングの詳細情報:トレーニングで使用されたハイパーパラメータと損失曲線のグラフを確認できます。
- モデルファイルと語彙表:トレーニング済みのモデルファイル(sudoku_rwkv_20241120.pth)と語彙表(sudoku_vocab.txt)を提供しています。
- 詳細な使用方法と実験結果:READMEファイルには、クイックスタートガイドと実験結果が記載されています。
使用チュートリアル
1. Sudoku-RWKVのGitHubページにアクセスし、プロジェクトファイルをクローンまたはダウンロードします。
2. システムにPython環境と必要な依存ライブラリ(rwkv、tkinterなど)がインストールされていることを確認します。
3. demo.pyまたはminimum_inference.pyを実行し、数独パズルの初期配置を入力します。モデルは解法過程と結果を出力します。
4. トレーニングデータの生成が必要な場合は、generate_sudoku_data.pyスクリプトを実行します。
5. READMEファイルに記載されている詳細な説明と実験結果を確認し、モデルのパフォーマンスと使用方法を理解します。
6. 必要に応じて、モデルパラメータやコードを修正して、様々な使用シナリオに対応できます。
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