- ホップフィールド
オセロのボードには、６４個の升目が有って、これが白か黒になるわけだ．即ちニューラルネットの考え方に、すんなり当てはめられそうだと考えたのが発端，まずは、難しい事考えずに、全てのニューロンを相互結合した、ホップフィールドネットワークをモデルに考え始めた．
(Nov.25/2000)
- 変形ホップフィールド
但し、ニューロンの値は、白：１と黒：−１，及び無し：０という３値を採る形を採った．学習段階で、相手が無しの場合は、学習を行わない．かえせる石の数が多い程、ニューラルネットは、その場所を強く指し示すだろうと推測した．但し、出力は、今有る石の状態は変更せず，一番高い数値を示した場所を採用する．と言った方法になると思う．最初のうちは、置ける所の中からランダムで選出べば良い，そして、ニューロンの主張がある値より強くなった時点で、そちらに切り替える方針，(Nov.25/2000)
結果的に、優劣を付けなければいけないので、計算結果を入れておく裏ニューロンが必要になる．これで、とりあえずは実験を開始する予定．(Dec.20/2000)
- パーセプトロン
パーセプトロンは、パタンの認識を得意とするので、６４−６３−６４のパーセプトロンを形成し、学習結果，最善手を出力層に出力するというモデルも考えられる．ホップフィールドが、思うように動作しなかった場合には、これについても、試してみる予定．現時点では、計画のみ．(Dec.21/2000)
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