Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2016-03-01 |
タイトル |
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タイトル |
麻雀における相手の和了点数予測法の性能評価 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Machine Learning for Opponent Score Estimation in Mahjong |
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 |
ゲーム状態の評価および行動価値の推定と機械学習 |
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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値 |
北陸先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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値 |
北陸先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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値 |
北陸先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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値 |
北陸先端科学技術大学院大学 |
著者所属(英) |
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言語 |
en |
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値 |
Japan Advanced Institute of Science and Technology |
著者所属(英) |
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言語 |
en |
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値 |
Japan Advanced Institute of Science and Technology |
著者所属(英) |
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言語 |
en |
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値 |
Japan Advanced Institute of Science and Technology |
著者所属(英) |
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言語 |
en |
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値 |
Japan Advanced Institute of Science and Technology |
著者名 |
萩原, 涼太
山田, 渉央
佐藤, 直之
池田, 心
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著者名(英) |
Ryota, Hagihara
Shouo, Yamada
Naoyuki, Sato
Kokolo, Ikeda
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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 |
本研究では,麻雀における 「相手の和了点数予測」 という部分問題を対象にその推定精度の向上を試みた.実験では,既存研究と同様にオンライン麻雀サイト 「天鳳」 の牌譜を学習用に用い,機械学習することで相手の和了点数を予測する.既存研究では比較的単純な重み付き線形和のモデルを使っていたのに対し,我々は特徴量のグルーピングおよび組み合わせによって複雑化されたモデルを推定に使用した.そのグルーピングと組み合わせの制御は局所探索法で自動的に行っている.これらのアプローチで性能が向上する事を確認した.さらに,我々は同じ問題に対して多層ニューラルネットワークによる学習も試みた.その結果,線形和モデルの場合よりも汎化性能が向上する事を確認した. |
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 2016-GI-35,
号 11,
p. 1-8,
発行日 2016-03-01
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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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値 |
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 |