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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. ゲームプログラミングワークショップ(GPWS)
  4. 2024

グラフ表現による将棋 AI の指し手の判断根拠の可視化手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240720
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240720
ba6e7777-e613-4776-8e30-7cf9e517d47e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GPWS2024002.pdf IPSJ-GPWS2024002.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2024-11-15
タイトル
タイトル グラフ表現による将棋 AI の指し手の判断根拠の可視化手法
タイトル
言語 en
タイトル Visualization Methods for the Decision-Making Basis of Shogi AI Moves Using Graph Representation
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 将棋 AI
キーワード
主題Scheme Other
主題 深層学習
キーワード
主題Scheme Other
主題 視覚的説明
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
金沢工業大学工学部情報工学科
著者所属
金沢工業大学工学部情報工学科
著者所属(英)
en
Department of Information Engineering, Kanazawa Institute of Technology
著者所属(英)
en
Department of Information Engineering, Kanazawa Institute of Technology
著者名 大田, 皐介

× 大田, 皐介

大田, 皐介

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中沢, 実

× 中沢, 実

中沢, 実

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著者名(英) Ota, Kosuke

× Ota, Kosuke

en Ota, Kosuke

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Nakazawa, Minoru

× Nakazawa, Minoru

en Nakazawa, Minoru

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 将棋 AI の性能は人間を上回るものになり,将棋の研究だけでなく観戦中継にも利用されている.将棋 AI が「なぜその指し手を選択したのか」 を説明できるようになれば,将棋プレイヤーだけでなく観戦者にも有用である.本稿では,将棋 AI である dlshogi が局面の value, policy を出力する際に重要視している駒の利きの可視化手法を提案する.また,それを用いて dlshogi の探索部であるモンテカルロ木探索による局面の価値予測の可視化手法を提案する. 提案手法によって指摘された駒の利きが policy, value 出力に与える影響を評価し, 提案手法によって指摘された最も重要な駒の利きは policy, value 出力に大きく影響を与えることを示した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The performance of shogi AI has surpassed that of humans. And it is being utilized not only for Shogi research but also for live broadcasts of Shogi matches. If shogi AI becomes capable of explaining “why it chose certain moves”, it would be useful not only for shogi players but also for spectators. In this paper, we propose a method for visualizing the piece attacks that the shogi AI, dlshogi, considers important when outputting the value and policy of a given position. Additionally, we propose a method for visualizing the position value predictions made by dlshogi's search component, Monte Carlo Tree Search, using this approach. We evaluated the influence of the piece attacks identified by the proposed method on the policy and value outputs. The results showed that the most important piece attacks identified by the proposed method have a significant impact on the policy and value outputs.
書誌情報 ゲームプログラミングワークショップ2024論文集

巻 2024, p. 9-16, 発行日 2024-11-15
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:53:23.875908
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