2017年11月20日月曜日

D&D 5 版 Sage Advise 抄訳 201710

2017 年 10 月 にウィザーズ社のサイトで公開された Sage Advise の抄訳です。

Q1: バードが読める呪文の巻物はどれですか。バードの呪文リストにあるものだけ? それともマジカル・シークレットの特徴で追加した呪文も読める?

A1: マジカル・シークレットで追加した呪文はバード呪文になるので、これらの呪文の巻物も読めます。

Q2: バトル・マスターが機会攻撃を食って、それが外れた時、このバトル・マスターはリポストの戦技で反撃出来ますか。

A2: はい、バトル・マスターのリアクションがまだ残っているならば。

Q3: モンクがエンプティ・ボディの能力で透明化した時、そのモンクが攻撃してもまだ透明化は続きますか。

A3: はい。

Q4: パラディンがラスフル・スマイト (wrathful smite) のようなスマイト系の呪文を使った上で、その攻撃が命中した時にディヴァイン・スマイトも乗せられますか?

A4: はい。

Q5: エレメンタル・アフィニティの特徴は呪文の 1 つのダメージ・ロールにのみ加算可能ですか? 例えばスコーチング・レイで 3 本のレイを撃った時、それぞれに【魅力】修正を足せる?

A5: いいえ。いずれか 1 つです。

Q6: アイズ・オブ・ザ・ルーン・キーパーのインヴォケーションは魔法のルーンにも機能しますか。

A6: アイズ・オブ・ザ・ルーン・キーパーは、記述されたものであれば何でも読めるようにします。それがルーンであっても言語的意味であっても、です。

Q7: 変成術系統のシェイプチェンジャーの特徴を持ったウィザードは、ポリモーフの呪文をスロット消費なしに使えますが、そもそそもポリモーフの呪文を準備する必要はありますか。

A7: はい

Q8: 《ダンジョン・デルヴァー》の特技には、罠の捜索を旅のあいだであっても通常の速度で行なえるとありますが、そもそも罠捜索の速度のルールって存在しますか。

A8: しません。この文は無視して下さい。

Q9: 《センチネル》の特技を持っているキャラクタは、ファンシィ・フットワークの特徴や《モバイル》の特技を持った相手に機会攻撃出来ますか。

A9: いいえ。《センチネル》の 2 つめの利益は、離脱アクションを試みた相手にも機会攻撃が可能、というものです。ファンシィ・フットワークにしろ《モバイル》にしろ、これらは離脱アクションではありません。

Q10: キャラクタが 20 レベルになった後はどうなりますか。20 レベルがキャラクタの最大レベル?

A10: ダンジョン・マスターズ・ガイドの「エピック・ブーン」のセクションを読みましょう。

Q11: もし私が貴方に組みつきをしたとします。更にその状態で私は自発的に伏せ状態になったら、貴方も一緒に伏せになる?

A11: いいえ。伏せた状態の貴方が、立っている私に組みついている状態になるだけです。

Q12: チル・タッチの呪文は再生を止めますか。

A12: はい。チル・タッチはその効果時間中、あらゆるヒット・ポイント回復を阻害します。

Q13: ジャンプの呪文によって、跳躍の飛距離が通常移動速度 (walk speed) よりも大きくなった時、どう処理すれば良いですか。

A13: 跳躍による移動も通常移動速度による制限を受けます。もし通常移動速度を超えて跳躍するならば早足アクションを取る必要があります。

Q14: メイジ・アーマーの呪文の名前に混乱しています。だってアーマーって言ってるのに鎧と見做さないんだもの。

A14: いくつかの呪文やクラスの特徴の名称は、比喩的なので字義的なものではありません。呪文やクラス特徴の詳細な説明文が実際に発生する事を説明しています。

Q15: どんな物がプレスティディジテーションの為の非魔法の小物と見做されますか。

A15: プスティディジテーションは、小さく安価な物を作り出す事が出来ます。その物がどんなものかは呪文を使った本人と DM が決めて下さい。

Q16: ストーム・オブ・ヴェンジェンス呪文の効果は累積しますか。あるいは、毎ターン効果が変わる? [訳注: Or do the effects change each turn? の意図が分からない]

A16: それぞれの新しい効果が前のラウンドの効果を上書きします。[訳注: この解答もよくわからないが、each new effect と言っているので呪文の効果自体は累積するっぽい]

Q17: グールとギャストの噛み付き攻撃には習熟ボーナスが加算されていないようですが、これはミス? それともわざと?

A17: 意図的です。

Q18: エアー/ ファイア/ ウォーター・エレメンタルは、5 フィートよりも狭い空間でペナルティなく戦えますか。

A18: エアー/ ファイア/ ウォーター・エレメンタルは、移動の時に無理矢理入り込むペナルティを無視出来ます。

Q19: アース・エレメンタルが相手に組み付いた状態で、そのまま地下へ引きずり込んだら相手は死にますか?

A19: いいえ。アース・エレメンタルのアース・グライドの能力は自分自身にだけ機能します。つまりこの場合、アース・エレメンタルだけが地下へ移動し、組み付かれた側は地上に残ります。

Q20: リッチのディスラプト・ライフの能力はアニメイテッド・オブジェクトやコンストラクト相手にも機能しますか。

A20: はい。相手がアンデッドでなければ機能します。

Q21: ヴァンパイアは同時にチャーム可能なクリーチャーの数に上限はありますか。

A21: いいえ。一回のチャームアクションで魅了出来るクリーチャーは 1 体ですが、それを何回も実行すれば同時にチャーム出来ます。

Q22: バードがインストルメント・オブ・ザ・バーズのマジックアイテムに同調していて、かつそれを手に保持した状態で、チャーム・パーソンを使ったら対象のセーヴには不利が付きますか?

A22: いいえ。インストルメント・オブ・ザ・バーズは、それを呪文発動時の焦点具として利用した時のみ、相手を魅了状態にする呪文のセーヴに不利を付けられます。しかしチャーム・パーソンは物質要素が無い呪文なので、インストルメントは効果を発揮しません。[訳注: 通常、呪文発動時の焦点具は物質要素の代わりに使うので、物資要素が無い呪文の場合焦点具は使われない]

Q23: アサシネイトの能力を持ったローグがヴォーパル・ソードを装備して、不意打ちで攻撃したら相手は即死?

A23: いいえ。ヴォーパル・ソードで相手を即死させるには、20 面体を振って出目 20 を出す必要があります。アサシン・アーキタイプのローグによる不意打ちの攻撃は、自動クリティカルであって出目 20 ではありません。

2017年11月19日日曜日

【今日の読書】コンピューターで「脳」がつくれるか

書名: コンピューターで「脳」がつくれるか
著者: 五木田 和也
出版: 技術評論社
ISBN: 978-4-7741-8410-4

現在の人工知能にまつわる主要なキーワードについて、それぞれ噛み砕いて説明した本です。数式や難解な用語は避けているのですが、何故か四章の脳科学の部分だけやたらと専門用語が連発されて、他の章との不均衡を感じます。多分そのあたりが筆者の専門分野なのでしょう。四章だけ興が乗ってキーボードが滑ったのかもしれません。

人工知能の大雑把な歴史、特化型人工知能と汎用人工知能の違いなど抑えるべき点をさらっと 200 ページに見たない本で説明しているので、概観を捉えたい人に向いた本です。

2017年11月18日土曜日

Princes of the Apocalypse 7 [72]

Princes of the Apocalypse の続きです。DM は画伯。参加者は以下の通り。

アンドリュー、 Cleric (War) 1/Warlock (Blade Pact) 7, Half-Elf, CG, ほえほえさん
シマズ, Figher (Champion) 8, Half-Orc, LN, からくりさん
スパイア, Sorcerer (Storm) 3 / Paladin (Crown) 5, Tabaxi, LG, つかださん
ツリートップ, Bard (Lore) 8, Tabaxi, CG, さるしんごさん
ミック, Monk (Sunsoul) 8, Tabaxi, CG, いっちゃん
メルゲン, Fighter (Battle Master) 8, Human, TN, 六平さん
ユーウェイン, Wizard (Bladesinger) 8, High Elf, CG, 死せる詩人

前半はヤーター街で開かれているバザールで各人個人的パワーアップという名のマジックアイテム探し。

アンドリュー: ガントレット・オブ・オーガパワー
シマズ: ウィングド・ブーツ
スパイア: センチネル・シールド
ツリートップ: フォークルカン・バンドーラ
ミック: クローク・オブ・レジスタンス
メルゲン: ゴーグル・オブ・ナイト
ユーウェイン: フレイム・タン

をそれぞれ 1 万から 2 万ゴールドほどで購入。さらに余った金やらアイテムで、シマズ用にグレート・ソード +2 を入手。

その後の街の有力者という名のヤクザ者のどちらに付くかという決断を迫られ、シナリオに必要そうなアイテムを持っている元川賊の女傑につき、相手の組にかちこみ。したと思ったら相手がサハギンで驚きつつ、サハギン・バロンっぽいボス、ヒドラ、ウォーター・エレメンタル、サハギン・クレリック 6 体を撃破。デヴァーステーティング・オーブなるテロリズム誘発アイテムを鹵獲。





バザールも終わったので、ユーウェインが 9 レベルで覚えたテレポーテション・サークルでレッドラーチへ帰還。依頼主にデヴァーステーティング・オーブ 6 個を渡す。

以前見付けて、その時点では身の丈に合わないという事で回避したリバーガード・キープ地下のダンジョンへ。ウォーター・カルトを殲滅すべし。

道中ヒル・ジャイアント 6 体に遭遇するが、不意打ち出来たのとユーウェインが無茶苦茶ジャイアントの生態に詳しいのがあって比較的余裕で撃破。

リバーガード・キープ地下ではいきなりドラゴン・タートル (モンスター・マニュアル通りなら CR17!!) に出会うがスパイアが冷静に交渉し、ウォーター・カルトを快く思っていなかった亀さんと友好的に話し合いを終える。



その後サハギン・プリースト 3 体、中堅カルト員 4 人、4 本腕のストーン・ゴレームを倒した所で時間切れ。



ここでセーブして次回は続きから。

【今日の読書】キーポイント 線形代数

書名: キーポイント 線形代数
著者: 薩摩 順吉、四ツ谷 晶二
出版: 岩波書店
ISBN: 978-4-00-007862-7

機械学習やディープラーニング関連のプログラミングをすると線形代数(行列計算)の知識が必要になってくるので「キーポイント 確率・統計」と同じシリーズの線形代数の本を読んでみました。

これは名著です。特に前半が非常に分かりやすく、2x2や3x3の行列を意識的に例に取っているのもあって概念的な部分もかなり頭に入り易いです。

行列のおさらいをしたいという目的にはかなり向いた本と言えると思います。

2017年11月15日水曜日

【今日の読書】キーポイント 確率・統計

書名: キーポイント 確率・統計
著者: 和達 三樹、十河 清
出版: 岩波書店
ISBN: 978-4-00-007866-5

「はじめてのパターン認識」を読み始めたものの、統計関連の用語がさっぱりだったのでまず統計学の初歩を抑えておかねばと思って探した本。150 ページ程度でかなりうすいけれど初歩はさらえます。ただ式展開や証明など飛ばしている所もあるので、もしそのあたりを知りたければ別の本に頼る必要があります。

しかし機械学習の勉強の準備として統計学を知りたいならこの程度でも充分かもしれません。

2017年11月12日日曜日

【今日の読書】ゼロから作る Deep Learning

書名: ゼロから作る Deep Learning, Python で学ぶディープラーニングの理論と実装
著者: 斎藤 康毅
出版: オライリー・ジャパン
ISBN: 978-4-87311-758-4

非常に良い本。とりあえず写経しつつ読んだが、おりに振れて読み返す事になりそう。

目次

まえがき
1 章  Python 入門
2 章 パーセプトロン
3 章 ニューラルネットワーク
4 章 ニューラルネットワークの学習
5 章 誤差逆伝播法
6 章 学習に関するテクニック
7 章 畳み込みニューラルネットワーク
8 章 ディープラーニング

2017年11月7日火曜日

【今日の読書】データサイエンティスト養成読本 機会学習入門編

書名: データサイエンティスト養成読本 機会学習入門編
著者: 比戸将平、馬場雪乃、里洋平、戸嶋龍哉、得居誠也、福島真太朗、加藤公一、関喜史、阿部厳、熊崎宏樹
出版: 技術評論社
ISBN: 978-4-7741-7631-4

第 1 部
しくみと概要を学ぼう!

特集 1
機械学習を使いたい人のための入門講座…… 比戸将平

第 1 章:機械学習の概要
第 2 章:機械学習の歴史と今後の応用例
第 3 章:データサイエンティストのための機械学習
第 4 章: Q&A とまとめ

特集 2
機械学習の基礎知識…… 馬場雪乃

第 1 章:機械学習の問題設定
第 2 章:教師あり学習
第 3 章: 教師なし学習
第 4 章:応用

特集 3
ビジネスに導入する機械学習…… 里 洋平・戸嶋龍哉

第 1 章:ビジネスデータのクラスタリング
第 2 章:予測モデルの構築

特集 4
深層学習最前線…… 得居誠也

第 1 章:準備
第 2 章:多層パーセプトロンの書き方
第 3 章:ニューラルネットの学習方法
第 4 章:画像認識のためのアーキテクチャ

第 2 部
手を動かして学ぼう!

特集 1
機械学習ソフトウェアの概観…… 福島真太朗

第 1 章:開発が進む機械学習のソフトウェア
第 2 章:機械学習のソフトウェアを用いた実行例
第 3 章:機械学習ソフトウェア選択の指針

特集 2
Python による機械学習入門…… 加藤公一

第 1 章:イントロダクション
第 2 章: Numpy , Scipy , matplotlib の基礎
第 3 章: scikit-learn 入門

特集 3
推薦システム入門…… 関 喜史

第 1 章:推薦システムのキホン
第 2 章:推薦システムを作る
第 3 章:推薦システムの高度化
第 4 章:良い推薦システムを作るために

特集 4
Python で画像認識にチャレンジ…… 阿部 厳

第 1 章:画像認識とは?
第 2 章:準備
第 3 章:シンプルな画像認識を実装
第 4 章:猫顔検出に挑戦

特集 5
Jubatus による異常検知…… 熊崎宏樹

第 1 章:はじめに
第 2 章:アーキテクチャ
第 3 章:テストデータからの異常検知
第 4 章:サーバログからの異常検知