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  1. 研究報告
  2. ゲーム情報学(GI)
  3. 2024
  4. 2024-GI-53

囲碁対局における推定勝率のキャリブレーション:KataGoの勝率8割は人間なら何割か

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238514
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238514
ceaa4b0e-821a-43e6-b79d-9185ecf5fdf3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GI24053004.pdf IPSJ-GI24053004.pdf (2.4 MB)
 2026年8月30日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, GI:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-08-30
タイトル
タイトル 囲碁対局における推定勝率のキャリブレーション:KataGoの勝率8割は人間なら何割か
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 将棋・囲碁
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
亜細亜大学経営学部データサイエンス学科
著者所属(英)
en
Department of Data Science, Faculty of Business Administration, Asia University
著者名 平岡, 和幸

× 平岡, 和幸

平岡, 和幸

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 AI を参照しながらの囲碁観戦が近年普及している.しかし,AI が出力する推定勝率は AI どうしの自己対局にもとづくものが一般的である.人間どうしではまだまだ勝負の余地があるにも関わらずほぼ結着がついたかのような数字を提示することは,観戦者の興醒めを誘ってしまう.これを避けるべく,AI の出力を補正して人間どうしの対局に見合った勝率を推定することが,本研究の主題である.推定勝率に温度スケーリングを施すこと,および,ownership エントロピーを用いて補正の度合を決定することによって,先行研究よりも実戦の勝敗に合致した勝率推定が得られた.また,実用性を意図した貢献として,ニューラルネット等のライブラリを要せず実装しやすい簡略版の補正公式も作成した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11362144
書誌情報 研究報告ゲーム情報学(GI)

巻 2024-GI-53, 号 4, p. 1-8, 発行日 2024-08-30
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8736
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:32:38.112527
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