| 講演名 | 1998/7/27 EMアルゴリズムによるオセロの評価関数の学習 吉岡 琢, 石井 信, |
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| 抄録(和) | 本報告では、正規化ガウス関数ネットワーク(Normalized Gaussian Network, NGnet)にオセロゲームの盤面に対する評価関数を学習させる方法について述べる。NGnetに対する学習法としては、従来の我々の研究により収束が速いことが判っているオンラインEMアルゴリズムを用いる。結果として、NGnetにより学習した評価関数を用いたコンピュータプレイヤーは、ヒューリスティックな戦略を持つプレイヤーに73%の割合で勝つことができるようになった。 |
| 抄録(英) | In this report, we discuss a learning method of Normalized Gaussian Network(NGnet)that evaluates states of the game Othello. In order to train the NGnet, we employ on-line EM algorithm, whose convergence was shown to be rapid in our previous studies. Consequently, the computer player employing the trained evaluation function becomes to beat a heuristic-based player with the winning rate of 73%. |
| キーワード(和) | オセロ / EMアルゴリズム / 正規化ガウス関数ネットワーク / 動径基底関数 / 評価関数 / 強化学習 |
| キーワード(英) | Othello / EM algorithm / Normalized Gaussian Network / Radial Basis Functions / Evaluation function / Reinforcement learning |
| 資料番号 | NC98-41 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/7/27(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | EMアルゴリズムによるオセロの評価関数の学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning of an evaluation function of the game Othello by EM algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | オセロ / Othello |
| キーワード(2)（和/英） | EMアルゴリズム / EM algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | 正規化ガウス関数ネットワーク / Normalized Gaussian Network |
| キーワード(4)（和/英） | 動径基底関数 / Radial Basis Functions |
| キーワード(5)（和/英） | 評価関数 / Evaluation function |
| キーワード(6)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉岡 琢 / Taku Yoshioka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 石井 信 / Shin Ishii |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Nara Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 1998/7/27 |
| 資料番号 | NC98-41 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 219 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |