Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2015-06-27 |
タイトル |
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タイトル |
プロ棋士の棋譜データベースを用いない局面評価関数の学習法についての考察 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Considerations of Learning a Positional Evaluation Function without Using Game Records between Professional Shogi Players |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
将棋 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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芝浦工業大学工学部情報工学科 |
著者所属 |
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芝浦工業大学工学部情報工学科 |
著者所属 |
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(株)コスモ・ウェブ |
著者所属(英) |
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en |
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Shibaura Institute of Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Shibaura Institute of Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Cosmoweb Co., Ltd. |
著者名 |
五十嵐, 治一
森岡, 祐一
山本, 一将
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著者名(英) |
Harukazu, Igarashi
Yuichi, Morioka
Kazumasa, Yamamoto
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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 |
本論文では,コンピュータ将棋において,プロ棋士の棋譜データベースを用いることなく,コンピュータが自己または他者との対局のみを通じて局面評価関数を学習し,棋力向上を図る方法について考察した.その結果,学習エージェント自身との自己対局や他者との対局を行い,勝敗や主観的評価,探索における最善応手手順や自分の対局譜から,強化学習や教師付学習を用いて局面評価関数を学習し,棋力を向上させる方法を提案する. |
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 |
This paper considers a learning method of a positional evaluation function in shogi only through self-play and actual games of a learning agent itself without using a large amount of game records between professional shogi players. As a result, it proposes a learning method based on reinforcement learning and supervised learning with the results and records of actual games that the learning agent plays, subjective evaluations given to the games, and the principal variations in search trees. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11362144 |
書誌情報 |
研究報告ゲーム情報学(GI)
巻 2015-GI-34,
号 4,
p. 1-8,
発行日 2015-06-27
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8736 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |