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アイテム
局面評価とパターンによる着手予測を用いた囲碁の好手の判別
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/78264
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/78264230b5e24-670c-4eb7-a5fa-d08c0b4b9f1a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Symposium(1) | |||||||
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公開日 | 2011-11-04 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 局面評価とパターンによる着手予測を用いた囲碁の好手の判別 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Estimating Quality of Go Moves Using Positional Evaluation and Move Prediction Based on Patterns | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
九州工業大学大学院情報工学府 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
九州工業大学大学院情報工学研究院知能情報工学研究系 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Artificial Intelligence, Kyushu Institute of Technology | ||||||||
著者名 |
中西, 惇
× 中西, 惇
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著者名(英) |
Atsushi, Nakanishi
× Atsushi, Nakanishi
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では棋譜解説を目的とした局面評価とパターンによる着手予測を用いた囲碁の好手の判別手法を提案する. 着手の良し悪しの判断にモンテカルロ碁の局面評価を利用する.局面評価値(UCB値)が大きいほど良い手であると考えられる. しかし,最善手であったとしても,当然の手であれば解説すべき好手とは言えない. そこで当然の手と解説すべき好手とを区別するため,パターンによる着手予測を利用する. 当然の手であれば予測は当たりやすく,着手予測のスコアが大きくなると考えられる. UCB値順位が高く,パターンによる着手予測のスコア順位が低い着手を好手として判別する. 実験の結果,パターンによる着手予測が好手の判別に有効であることが分かり,好手の判別手法の評価は概ね良好であった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper we present a method to estimate quality of Go moves using positional evaluation and move prediction based on patterns. We use positional evaluation value (UCT bounds) in Monte Carlo Go to estimate which moves are good. The higher UCT bounds, the better the move. But the best move is not always commented, if the move is a ordinary move. So we use move prediction based on patterns to distinguish a good move to be commented and a ordinary move. If a move is ordinary, it is easy to guess the move and move prediction value is high. So if a move has a high rank according to UCT bounds and a low rank according to move prediction value, we can regard the move as a good move to be commented. As a result, we showed that move prediction based on patterns was an effective method to estimate quality of Go moves. | |||||||
書誌情報 |
ゲームプログラミングワークショップ2011論文集 巻 2011, 号 6, p. 108-111, 発行日 2011-10-28 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |