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機械学習を利用した対局型ゲームのレーティング手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236008
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236008b5c8a88e-a430-408a-9c65-76c5004ae680
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-6Q-05.pdf (718.1 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 機械学習を利用した対局型ゲームのレーティング手法 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者名 |
島貫, 凌世
× 島貫, 凌世
× 細部, 博史
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Eloレーティングは，オセロやチェス，将棋など対局型ゲームの実力の評価指標として幅広く利用されている．しかし，実力のあるプレイヤーが新規参入した際，Eloレーティングの変動定数が固定値であることにより適切なレーティング値に収束するまで時間がかかる問題がある ．本研究では特にオセロを対象として，機械学習を用いてプレイヤーのレーティング値をより早く適切な値に収束させる方法を提案する．実際のプレイヤーの棋譜とEloレーティング値からレーティング値の予測に適切な特徴量を調査し，棋譜から実際の実力に近いレーティング値を予測する学習モデルを作成する．実験では学習モデルによる収束速度増加を目指す． | |||||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 329-330, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
