Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Towards Understanding Chinese Checkers with Heu...
Search
Masanori YANO
June 07, 2019
Science
0
490
Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte Carlo Tree Search, and Deep Reinforcement Learning
論文LT会で作成したChinese Checkers論文の説明資料です。
Masanori YANO
June 07, 2019
Tweet
Share
More Decks by Masanori YANO
See All by Masanori YANO
Novelty Detection Via Blurring
msnr
0
520
Y-Net: Joint Segmentation and Classification for Diagnosis of Breast Biopsy Images
msnr
0
560
Pyramid-Based Fully Convolutional Networks for Cell Segmentation
msnr
0
560
Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution
msnr
0
1k
Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection
msnr
0
670
Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks
msnr
1
840
AlphaX: eXploring Neural Architectures with Deep Neural Networks and Monte Carlo Tree Search
msnr
0
1.2k
SRCNN: Image Super Resolution Using CNN
msnr
0
690
One-Class Convolutional Neural Network
msnr
0
1.3k
Other Decks in Science
See All in Science
マウス肝炎ウイルス感染の遺伝子発現へのテンソル分解の適用によるSARS-CoV-2感染関連重要ヒト遺伝子と有効な薬剤の同定
tagtag
0
120
CV_5_3dVision
hachama
0
140
機械学習 - ニューラルネットワーク入門
trycycle
PRO
0
790
機械学習 - pandas入門
trycycle
PRO
0
260
データベース08: 実体関連モデルとは?
trycycle
PRO
0
670
Transport information Geometry: Current and Future II
lwc2017
0
150
地表面抽出の方法であるSMRFについて紹介
kentaitakura
1
740
06_浅井雄一郎_株式会社浅井農園代表取締役社長_紹介資料.pdf
sip3ristex
0
490
Cross-Media Information Spaces and Architectures (CISA)
signer
PRO
3
31k
統計学入門講座 第4回スライド
techmathproject
0
140
Hakonwa-Quaternion
hiranabe
1
100
academist Prize 4期生 研究トーク延長戦!「美は世界を救う」っていうけど、どうやって?
jimpe_hitsuwari
0
140
Featured
See All Featured
It's Worth the Effort
3n
185
28k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.4k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
45
7.4k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
107
19k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
337
57k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
53
11k
Done Done
chrislema
184
16k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.7k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
71
4.9k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
790
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
223
9.7k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1031
460k
Transcript
画像処理&機械学習 論文LT会 #3 Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte
Carlo Tree Search, and Deep Reinforcement Learning 2019年6月7日(金) 矢農 正紀 (Masanori YANO)
論文 2 Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte Carlo
Tree Search, and Deep Reinforcement Learning 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1903.01747 ⇒ Chinese Checkersに、AlphaZeroの手法を適用した論文 著者は、オーストラリアのシドニー大学のメンバー 選んだ理由 ・AlphaZeroの応用に関心があり、arXiv論文を検索 - AlphaGoから3年が経過しても、期待ほど広がらない - CNNによる状態の認識やMCTSは、応用もあると期待 CNN: Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク) MCTS: Monte-Carlo Tree Search(モンテカルロ木探索)
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
Chinese Checkersとは 4 手番ごとにコマを動かすゲームで、中国とは無関係 ・全ての自分のコマを、対岸まで移動させることが目的 ・ふつうの1マス移動に加えて、他のコマ一つを飛び越せる ・飛び越して動かすときは、繰り返し飛び越すことが可能 ・囲碁や将棋やチェッカーと異なり、コマは取られない ・論文では二人対戦に限定し、コマの数も赤と青6個ずつ ・論文では、距離が2以上のコマも飛び越せるルールを採用
論文のChinese Checkersの状態表現 5 7×7×7のテンソルを入力とし、ResNet構造のCNN ・7×7の行列に、コマのID(1~6)を埋め込み ・(赤と青)×3ターン+手番=7枚のチャネル ・AlphaGo ZeroやAlphaZeroと同様に、 CNNは、盤面の価値と打ち手の方策を出力
論文のMCTS(モンテカルロ木探索) 6 MCTSを175回繰り返し、1盤面の価値と方策を取得 [1] 次に探索すべき手を求める(ノイズを加えて、確率的に) [2] まだ探索していない手であれば、新しいLeafを展開 [3] 訪問ルートとLeafのCNN予測値を使って、データを更新 ⇒
180回の対戦で得られたデータを使って、CNNを学習 損失関数は、AlphaGo ZeroやAlphaZeroと同一 交差エントロピーなので「-」が付くはず
論文の結果・まとめ 7 Chinese Checkersに、AlphaZeroの手法を適用 ・ヒューリスティックを入れれば、経験者に100戦中63勝 (探索範囲を制限/最初はGreedyなエージェントで対戦) ・tabula rasa(ゼロから)ではヒューリスティック入りに全敗 ・比較対象のQ学習では、基本的な打ち方しか獲得できず 所感
・GTX 1080一枚のハードウェア環境で経験者超えは凄い ・コマ1個ごとに1チャネルとした方が、学習しやすそう (拡張も踏まえて、チャネル数の増加を嫌った可能性も)