2026-05-14T20:41:01Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00188545 2025-01-20T01:57:13Z 6504:9465:9481

少資源環境下におけるRocAlphaGoの改良とその棋力検証 伊藤, 有人 伊藤, 雅 人工知能と認知科学 従来からコンピュータ囲碁の中心的な手法はモンテカルロ木探索(MCTS: Monte Carlo Tree Search)である。Google Deep Mind社が開発した囲碁AI「AlphaGo」は MCTS に畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた新しい手法を用いることにより飛躍的に棋力を向上させた。RocAlphaGoはこの「AlphaGo」の論文をもとにGitHub上で開発が進められている囲碁AIである。本研究ではこのRocAlphaGoの改良を行い、畳み込みニューラルネットワークを用いた囲碁AIの少資源環境下での性能評価を試みる。 情報処理学会 2018-03-13 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/188545 AN00349328 第80回全国大会講演論文集 2018 1 53 54 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/188545/files/IPSJ-Z80-2M-01.pdf application/pdf 324.1 kB 2018-05-07