- ニューロン数
目的のボードのマス目の数（８×８＝６４）から、ニューロンの数は６４個とした．正転，逆転を気にする場合，もう一個のニューロンを追加して、正転，逆転を覚えさせるのだが、この計画では、正転逆転を許容（石の色が違う場合は、逆で考える）する為、追加は必要無しと判断した．ＣＨＡＲ型で問題無いと判断したので，
合計は６４バイト
neuro[0]〜neuro[63]で示すが、共用体でneu[8][8]を宣言し、アクセスの高速化を計る．(Nov.25/2000)
- シナプス数
今回は、相互結合型ネットワークを考えているので、シナプスは、６３＋６２＋６１＋・・・１＝（（６３＋１）＊６３）／２＝２０１６であるが、都合上、６４×６４＝４０９６個を用意する．（配列のデータが参照しやすいからである）但し、データ型は、ｆｌｏａｔとして、４バイト使用するので、
合計で１６３８４バイト
syn[0][1]は、neuro[0]とneuro[1]を繋ぐシナプスとする．(Nov.25/2000)
→少々方向修正，ウエイトは、特に実数で表現する必要は無いと考えた．出力結果も、シグモイド関数を少々変更すれば問題無さそうなので、ｆｌｏａｔ型を止め，ＩＮＴ型にする事にした．これによって、使用するメモリは、
合計で、８１９２バイトになる．(Dec.20/2000)
- 裏ニューロン
表紙にも書いたが、これは、厳密にはニューラルネットでは無い．作者自身の強引にまとめ上げようとしている思考ルーチンなので、計算結果を「反応値（重み）」として格納する、裏ニューロンを用意する事にした．これは、ニューロンと同数用意するので、６４個とする．サイズはＬＯＮＧ型（シナプスＩＮＴ型の為、総和を考えて）とし、
合計２５６バイトになる．(Dec.20/2000)
- 裏シナプス
学習と覚醒について考えていた時点で、シナプスについては、学習中のものと、実際に対戦中に使用するもの（前回までの学習結果）の２通りが必要である．幸い，シナプスの検討時点で、偶然にも（本当に偶然）裏シナプスが出来て居たので、そちらを利用する．下表の様に、配列の参照先が、ａ＜ｂの場合（緑色部分）は、対戦中に使用するシナプス，逆にａ＞ｂの場合はｓｙｎ［ｂ］［ａ］の学習中のシナプスとして使用する．(Dec.21/2000)
syn[a][b]の使い分け，
| ｂ＼ａ | 0 | 1 | 2 | 3.... | 62 | 63
|
|---|
| 0 | -- | 0-1 | 0-2 | 0-3 ....
| 0-62 | 0-63
|
|---|
| 1 | 1-0 | -- | 1-2 | 1-3 .... | 1-62 | 1-63
|
|---|
| 2 | 2-0 | 2-1 | -- | 2-3 .... | 2-62 | 2-63
|
|---|
3
.
.
.
| 3-0
... | 3-1
... | 3-2
... | --
....
.... | 3-62 | 3-63
|
|---|
| 62 | 62-0 | 62-1 | 62-2 | 62-3 .... | -- | 62-63
|
|---|
| 63 | 63-0 | 63-1 | 63-2 | 63-3 .... | 63-62 | --
|
|---|
- シナプスの採り得る値について，
シナプスは、ＩＮＴ型で−３２７６８〜３２７６７の値を採る．境界が判断しにくいので、区切りの良いところで、−３２０００〜３２０００とする．また、この範囲を越えた場合は、この範囲に戻すものとする．１回の学習で、最大１０程度の変化が有るとして，１回の試行で、３０回（（６４−４）／２）の学習をする事になるので、１回の試行で最大で３００値が変化する事になる．即ち、最大に変化しても、１０７回試行まではオーバーフローする事は無い．試作段階では、このままで問題無いと思われる．(Dec.20/2000)
ただ、試行してみないと分からないが、３２０００（−３２０００）を簡単に越える様な状況が多ければ、エネルギーが高くなりすぎる事と、３２０００位で、値の拮抗が見られるので、越えた時点で、別のシナプスの値を下げる等のパラメータ操作は必要かも知れない(Dec.21/2000)
- 学習時の変化量検討
学習に於いて、重さ（ｗ）の変化量は、前述，シナプス数でも検討に含まれた様に１〜１０とする（０は採らない）即ち関係が密であれば１〜１０，粗であれば、−１〜−１０の値を、ランダム数で与える．（ランダムで、０〜９までの数値を出し、１足した値を足す／引くすれば良い）(Dec.21/2000)
- 敷居値
初期状態では、ニューロンは全く反応を示さないので、ランダムで打石位置を決定するが、学習を重ねると、序々に反応が強くなる筈である．ここで、どの程度の反応を示したら、ランダムでは無くて、ニューロンの反応値を優先するかという敷居値が必要になってくる．即ち、人間の判断で考えれば、どっちにしようかな〜？と迷って、「こっちだ」と決定する判断基準である．早ければ、３回位の試行で効果を表す数値として、１００〜３００（自分が、黒の場合は、−１００〜−３００）程度の値を設定したい．とりあえず、この辺りの値をランダムで決める形で試験する．(Dec.21/2000)
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