方策勾配を用いた将棋の局面評価関数の教師付学習：静止探索の導入とAdaGradの適用

• 資料種別: 記事
• タイトル: 方策勾配を用いた将棋の局面評価関数の教師付学習：静止探索の導入とAdaGradの適用
• 著者標目: 古根村, 光; 山本, 一将; 森岡, 祐一; 五十嵐, 治一; Hikaru, Konemura; Kazumasa, Yamamoto; Yuichi, Morioka; Harukazu, Igarashi
• 出版年月日等: 2017-11-03
• 出版年（W3CDTF）: 2017-11-03
• タイトル（掲載誌）: ゲームプログラミングワークショップ2017論文集
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2017
• 掲載巻: 2017
• 掲載ページ: 1-7
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2017-11-03
• 出版事項（掲載誌）: 情報処理学会
• 本文の言語コード: ja
• 件名標目: コンピュータ将棋; 教師付学習; 方策勾配; 静止探索; AdaGrad
• 対象利用者: 一般
• 関連情報（URI）: https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183828
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: 学術機関リポジトリデータベース; https://irdb.nii.ac.jp; CiNii Articles
• NII論文ID: 170000176041

• 要約等: 我々はこれまでにコンピュータ将棋における局面評価関数の学習のために，「方策勾配を用いた教師付学習法」を提案してきた．本論文では，静止探索の導入により学習精度を高めるとともに，AdaGrad の手法を適用することにより学習速度を速めることを試みた．また，本手法では局面評価関数に含まれるパラメータによる...