| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2018-02-25 |
| タイトル |
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タイトル |
人狼AIにおける機械学習を用いた役職推定の改良 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Improvement of Role Estimation using Machine Learning in werewolf AI |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electric Communication |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electric Communication |
| 著者名 |
木村, 勇太
伊藤, 毅志
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| 著者名(英) |
Yuuda, Kimura
Takeshi, Ito
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
従来の人狼 AI では、役職の推定は製作者によりヒューリスティックに決められてきた．本研究では既存エージェントの推定部分に機械学習の一つである SVR(Support Vector Regression)を導入しその有効性を検証した．その結果，中盤以降で従来の手法を上回る推定率を実現することが出来た．また，序盤では従来の手法，中盤以降では提案手法を用いるエージェントを構築することで，従来のエージェントを有意に上回る勝率を実現することが出来た． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Role estimation by existing werewolf AI agents had been heuristically decided by the developer. In this research, we introduced an agent using SVR (Support Vector Regression), which is one of machine learning, to the estimated part of the exi sting agent and verified its effectiveness. As the result, it was possible to realize estimation rates exceeding the existing method a fter the middle game. Also, we developed an combined agent that used the existing method in the opening game and the proposed method in the middle game and later. The combined agent gave a significantly higher win rate than the existing agent. |
| 書誌情報 |
GAT2018論文集
巻 2018,
p. 17-20,
発行日 2018-02-25
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-GAT2018004.pdf (761.5 kB)
