講演名	2006-06-16 ニューラルネットによる詰碁の学習と未知問題への対応(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」) 大形 恭裕, 村田 昇,
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抄録(和)	囲碁は非常に複雑な変化をするため,どのような盤面の状態が望ましいのか評価することが難しい.そこで本報告では3層パーセプトロンを用いて詰碁の学習をさせることにより,そのときどきの局面で最適な手を答えるエージェントの作成を目指す.その際,単純にニューラルネットを用いるなら盤面すべてを人力層に入れるが,パラメータ数が多くなりやすく,十分な学習時間や教師信号を用意することが難しい.そこで一部の特別な盤面に問題を限定することでパラメータ数と学習時間を抑える方法を提案する.
抄録(英)	The complexity of a Go game makes it hard to determine a preferable step. We used a three-layered perception to generate an agent predicting the best step in each stage of the game. Simply applying Neural Networks by inputting all phases would end up in too many parameters, requiring plenty of training data and learning time. We propose a method limiting the situation to some special phases, reducing the number of parameters and computation time.
キーワード(和)	囲碁 / ニューラルネットワーク / 3層パーセプトロン / 誤差逆伝搬法 / 学習
キーワード(英)	Go / Neural Networks / three-layered Perceptron / Error Back Propagation / Learning Theory
資料番号	NC2006-23
発行日

研究会情報
研究会	NC
開催期間	2006/6/9(から1日開催)
開催地（和）
開催地（英）
テーマ（和）
テーマ（英）
委員長氏名（和）
委員長氏名（英）
副委員長氏名（和）
副委員長氏名（英）
幹事氏名（和）
幹事氏名（英）
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)
本文の言語	JPN
タイトル（和）	ニューラルネットによる詰碁の学習と未知問題への対応(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)
サブタイトル（和）
タイトル（英）	Learning Go using neural networks and generalization to unknown situation
サブタイトル（和）
キーワード(1)（和/英）	囲碁 / Go
キーワード(2)（和/英）	ニューラルネットワーク / Neural Networks
キーワード(3)（和/英）	3層パーセプトロン / three-layered Perceptron
キーワード(4)（和/英）	誤差逆伝搬法 / Error Back Propagation
キーワード(5)（和/英）	学習 / Learning Theory
第 1 著者 氏名（和/英）	大形 恭裕 / Yasuhiro OGATA
第 1 著者 所属（和/英）	早稲田大学 Waseda University
第 2 著者 氏名（和/英）	村田 昇 / Noboru MURATA
第 2 著者 所属（和/英）	早稲田大学 Waseda University
発表年月日	2006-06-16
資料番号	NC2006-23
巻番号（vol）	vol.106
号番号（no）	102
ページ範囲	pp.-
ページ数	6
発行日