将棋における個人に適応した着手推定モデルの構築

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2016-10-28
• タイトル: 将棋における個人に適応した着手推定モデルの構築
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Developing Move Prediction Models for Individual Players in Shogi
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京大学工学部電子情報工学科
• 著者所属: 東京大学大学院工学系研究科工学系研究科電気系工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical Engineering and Information Systems, Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
• 著者名: 山内, 智晴; 鶴岡, 慶雅
• 著者名(英): Tomoharu, Yamauchi; Yoshimasa, Tsuruoka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では、特定のプレイヤの数百件程度の棋譜データから、その人物の着手推定モデルを作成することを目指す。着手推定モデルの実現によって、将棋プログラムの利用法をより広げることが可能である。これを実現するための提案手法として、特定のプレイヤの小規模な棋譜データと多数の差し手による大規模な棋譜データとを組み合わせて評価関数の学習を行う。また、指し手の探索過程においても、プレイヤごとの特徴である読みの深さを探索深さに反映させる。将棋ソフト「技巧」を用いて実験を行ったところ、提案手法によって着手推定の正解率の向上が確認できた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of this work is to develop move prediction models for individual players in Shogi by using their own several hundred records of games as training data. Such move prediction models will expand the application area of Shogi programs. In this paper, we propose a method for learning an evaluation function that uses an individual player's game records in combination with a lerge number of game records of professional Shogi players. We also attempt to reflet the search depth of a human player's thinking process, which is a feature of an individual player, in the search depth of a Shogi program. We conducted experiments on the proposed methods using a state-of-the-art Shogi program, Gikou. The experimental results show that the accuracy of move prediction can be improved by the proposed methods.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2016論文集; 巻 2016, p. 112-118, 発行日 2016-10-28
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会