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Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional ...

Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks

論文LT会で作成した、CNNで囲碁の打ち手を予測する論文の説明資料です。

Masanori YANO

July 22, 2019
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Transcript

  1. 画像処理&機械学習 論文LT会 #5 Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional

    Neural Networks 2019年7月22日(月) 矢農 正紀 (Masanori YANO)
  2. 論文 2 Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural

    Networks 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1412.6564 ⇒ CNNで「KGS Go Server」の打ち手を予測した論文 著者の所属は、トロント大学・Google Brain/DeepMind 選んだ理由 ・AlphaGoやAlphaZeroの手法の応用に関心あり ・CNNへの入力とするための「状態の表現」に関心あり (囲碁や将棋は、基本的なルールを把握している程度)
  3. Google DeepMindメンバーの囲碁研究 3 [0] ICLR 2015の論文: CNNで「KGS Go Server」の打ち手を55%予測 https://arxiv.org/pdf/1412.6564.pdf

    [1] AlphaGo Fan: 「KGS Go Server」の棋譜データでプロ棋士に勝利 https://storage.googleapis.com/deepmind-media/alphago/AlphaGoNaturePaper.pdf [2] AlphaGo Lee: トップクラスのプロ棋士に勝利 [3] AlphaGo Master: ネット碁で、プロ棋士に無敗 [4] AlphaGo Zero: 棋譜データを使わずに強く https://deepmind.com/documents/119/agz_unformatted_nature.pdf [5] AlphaZero: 囲碁に加えて、チェスと将棋でも強く https://deepmind.com/documents/260/alphazero_preprint.pdf ⇒ AlphaZeroで、Google DeepMindの「囲碁研究は」終了 論文に関心ある場合は、赤字の論文からが読みやすいかも 今回取り上げる論文
  4. 本論文のアプローチ 5 現在の状態を「36チャネル×19×19」で表現 [参考] AlphaGoは48チャネルと、13/15チャネル(対戦用) AlphaGo ZeroとAlphaZero(の囲碁)は17チャネル 対象とした「KGS Go Server」参加者のランク:

    初段~9段 ⇒ 9チャネルのうち一つの19×19を全て1とし、他を全て0 CNNはゼロパディング+最初だけ5×5で、以降は全て3×3 教師データ数は27.4 millionで、テストデータ数は2 million