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Towards Understanding Chinese Checkers with Heu...

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
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Transcript

  1. 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)
  2. 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)
  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