Transformerを用いた麻雀における手牌推定

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-11-04
• タイトル: Transformerを用いた麻雀における手牌推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Opponent Hand Estimation in Mahjong using Transformer
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Mahjong
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Transformer
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Opponent Modeling
• 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: 東京大学工学部電子情報工学科
• 著者所属: 東京大学工学部電子情報工学科
• 著者所属: 東京大学工学部電気電子工学科
• 著者所属: 東京大学工学部電子情報工学科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo, Tokyo 113–8654, Japan
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo, Tokyo 113–8654, Japan
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo, Tokyo 113–8654, Japan
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo, Tokyo 113–8654, Japan
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Bunkyo, Tokyo 113–8654, Japan
• 著者名: 大神, 卓也; 奈良, 亮耶; 天野, 克敏; 今宿, 祐希; 鶴岡, 慶雅
• 著者名(英): Takuya, Ogami; Ryoya, Nara; Katsutoshi, Amano; Yuki, Imajuku; Yoshimasa, Tsuruoka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 麻雀の上級者は，自分から見える情報である，相手の捨て牌や自分の手牌をもとに，自分からは見えない情報である相手の手牌や牌山をある程度推測することができる．しかし，これまで研究されてきた麻雀エージェントはこれらの不完全情報の推定を明示的に行ってはいない．また，これらの推定を精度良く行うために必要な相手の行動の履歴について，その順序の情報を保持することができるアーキテクチャを用いていない．本研究では，麻雀の盤面情報を系列データとして表現し，系列データを処理することができるモデルであるTransformer を用いて相手の手牌を自己回帰的に推定した．その結果，プレイヤーから見えている牌を考慮することでランダムに手牌を推定する場合に比べて高い精度を出すことができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Expert mahjong players use the information they can see to make some inferences about the information they cannot see, such as the opponent's hand or deck of tiles. However, the mahjong agents studied so far do not explicitly estimate such incomplete information. Moreover, they do not use architectures that can maintain information about the history of the opponent's actions, which is necessary for an accurate estimation of such information. In this study, we use Transformer, a model that can represent and process mahjong board information and estimate the opponent's hand in an autoregressive manner. As a result, we were able to achieve higher accuracy than the method that estimates the hand by randomly selecting tiles that are not visible to the player.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2022論文集; 巻 2022, p. 151-158, 発行日 2022-11-04
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会