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少資源環境下におけるRocAlphaGoの改良とその棋力検証
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/188545
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1885453bf74df9-d92d-4b4b-b699-2f2b9b6ec3c0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z80-2M-01.pdf (324.1 kB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2018-03-13 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 少資源環境下におけるRocAlphaGoの改良とその棋力検証 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 愛知工大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 愛知工大 | ||||||||||
| 著者名 |
伊藤, 有人
× 伊藤, 有人
× 伊藤, 雅
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 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。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第80回全国大会講演論文集 巻 2018, 号 1, p. 53-54, 発行日 2018-03-13 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
