Minimax 探索最適化の関数形

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2010-11-12
• タイトル: Minimax 探索最適化の関数形
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Landscape for optimization problem of minimax search
• 言語: jpn
• 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: 電気通信大学先端領域教育研究センター
• 著者所属: 東京大学大学院総合文化研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Frontier Science and Engineering University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Arts and Science University of Tokyo
• 著者名: 保木, 邦仁; 金子, 知適
• 著者名(英): Kunihito, Hoki; Tomoyuki, Kaneko
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 将棋において局面評価関数の機械学習が成功を収めている。この学習法では、局面評価関数の特徴ベクトルvを調整してminimax探索を棋譜データに沿って最適化する。本研究では、この最適化に用いられる関数J(v)の形状を、連続性、偏微分不可能性、極小点をどの程度持つかという点に焦点を絞り解析し、結果を報告する。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In Shogi, machine learning of the positional evaluation function has proved successful. The learning method adjusts the feature vector v of the positional evaluation function by solving an optimization problem of minimax search in accordance with professional game scores. In this paper, we analyze properties of the function J(v) to be optimized in terms of continuity, partial differentiability, and number of local minima.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12496601
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2010論文集; 巻 2010, 号 12, p. 67-70, 発行日 2010-11-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会