流れを考慮した将棋における人間の指し手との一致率向上手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2017-09-15
• タイトル: 流れを考慮した将棋における人間の指し手との一致率向上手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method to Improve the Agreement Rate with Human Moves in Shogi by Considering the Flow
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（テクニカルノート）] コンピュータ将棋，手の流れ，手の一致率，アンサンブル学習，ランキング学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Electro-Communications
• 著者名: 杵渕, 哲彦; 伊藤, 毅志
• 著者名(英): Tetsuhiko, Kinebuchi; Takeshi, Ito
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 将棋AIに不自然さを感じる要因の1つとして，人間のように「流れ」を考慮していないことが考えられる．本研究では，局面評価関数と探索に基づく手の予測器（既存手法）に，遷移確率関数に基づく手の予測器（遷移確率手法）を結合することで流れの表現を試みる．結合方法は線形和とし，各予測器の重みは人間の指し手を教師としたランキング学習によって決定する．この手法で作成された提案手法は，既存手法，遷移確率手法に比べて有意に指し手の一致率を高めることを確認した．また，棋力の異なる3つの指し手群を教師とした提案手法を用いた評価実験により，遷移確率関数の重みを大きくするほど初級者との一致率が高くなることが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: As one factor that makes shogi AI feel unnatural, we consider that “flow” is not taken into consideration like human players. In this research, we try to express “flow” by combining move predictor based on evaluation function and searching, move predictor based on transition probability function. The combination method is a linear sum, and the weight of each predictor is determined by learning to rank with human moves as teacher. The constructed predictor indicated high agreement rate. In addition, it was shown that the higher the weight of the transition probability function, the higher the agreement rate with the beginner.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 58, 号 9, p. 1549-1554, 発行日 2017-09-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764