| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-11-04 15:00 ［ポスター講演］SVMによるバイパータイトランキング学習を用いたコンピュータ将棋における評価関数の学習 ○末廣大貴・畑埜晃平・坂内英夫・瀧本英二・竹田正幸（九大）  IBISML2010-74 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，将棋の評価関数の設計においては，機械学習を応用してパラメータの自動調整を行う手法が主流となっている．ただし，評価項目（特徴）は作成者の棋力，感覚に基づいて用意されることが多く，これまで，複数の駒同士の関係など，複雑な特徴が数多く考案されてきた．本研究では，明示的に用意する特徴としては局面を表す基本的で単純なもののみとし，多項式カーネルとサポートベクターマシン（SVM）を用いて評価関数の学習を行う手法を提案する．多項式カーネルを用いることにより，単項式で表現できる 特徴間のn項関係を，すべて高次の特徴として利用することができる．また，評価関数の学習問題を，合法手後の局面を順位づけるバイパータイトランキングの問題と捉え，SVMを用いて学習を行う手法（ランキングSVM法）を提案する．対局や棋譜との一致率を調べる実験結果，および駒組みの観察等から，ランキングSVM法の有効性を示す． |
| （英） | Recently, automatic optimization of parameters by applying machine learning methods has become a mainstream approach for developing good evaluation functions in shogi. However, the features used in the evaluation functions are prepared by the developer, depending heavily on his/her knowledge and intuition. To date, many complex features, such as relationships between multiple pieces, have been designed. In this paper, we propose an approach using polynomial kernels and Support Vector Machines (SVM), where only very simple features will be prepared explicitly. Polynomial kernels allow us to consider high dimensional, n-ary relations of monomial features. We further regard the problem of evaluation function learning as a bipartite ranking problem of the positions after legal moves, and propose a method which uses SVMs (ranking SVM). We show the effectiveness of our algorithm through computational experiments. | |
| キーワード | （和） | 評価関数 / SVM / 多項式カーネル / ランキング学習 / / / / |
| （英） | evaluation function / SVM / polynomial kernel / ranking learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-74, pp. 113-118, 2010年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2010-74 | |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2010-74 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2010-11-04 - 2010-11-06 |
| 開催地（和） | 東大生産研 |
| 開催地（英） | IIS, Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | IBIS 2010 (情報論的学習理論ワークショップ) |
| テーマ（英） | IBIS 2010 (Workshop on Information-based Induction Sciences) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2010-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SVMによるバイパータイトランキング学習を用いたコンピュータ将棋における評価関数の学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Evaluation Functions for Shogi Using SVM-based Bipartite Ranking Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 評価関数 / evaluation function |
| キーワード(2)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(3)（和/英） | 多項式カーネル / polynomial kernel |
| キーワード(4)（和/英） | ランキング学習 / ranking learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 末廣 大貴 / Daiki Suehiro / スエヒロ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 畑埜 晃平 / Kohei Hatano / ハタノ コウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂内 英夫 / Hideo Bannai / バンナイ ヒデオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀧本 英二 / Eiji Takimoto / タキモト エイジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹田 正幸 / Masayuki Takeda / タケダ マサユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-11-04 15:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2010-74 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.265 |
| ページ範囲 | pp.113-118 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]