@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00222503,
 author = {近藤, 直季 and 松崎, 公紀},
 book = {第59回プログラミング・シンポジウム予稿集},
 month = {Jan},
 note = {現在，ニューラルネットワークは，様々な分野で応用される重要な技術のひとつで ある.ゲームにおいても AlphaGo などニューラルネットワークを適用した人間より強いプ レイヤが出現している.本研究では確率的一人ゲームである「2048」に畳み込みニューラ ルネットワーク(CNN)を適用する.CNN を適用するにあたり，入力層へのデータの与え 方，畳み込み層の層数や畳み込み層のチャネル数，畳み込みフィルタのサイズなど，様々な パラメータの組み合わせを考える必要がある.本論文では試行錯誤の末に至った CNN の構 成を提案し，3 種類の教師データセットを用いた教師あり学習を行った結果を示す.実験の 結果，最も良いもので平均得点 17,228 点，クリア率 28.98% を達成し，最大で 8196 のタイ ルに到達した.},
 pages = {95--104},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {2048におけるニューラルネットワーク プレイヤの育成報告},
 volume = {2018},
 year = {2018}
}