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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-09-18 09:25 機械学習された評価関数をもつTraxソルバ ○中道拓也・園田勇介・松崎貴之・尼崎太樹・飯田全広・久我守弘・末吉敏則（熊本大）  RECONF2015-33 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，ボードゲームTrax のソルバを開発する．基本戦略は，一般的なゲーム木探索アルゴリズムであるアルファ・ベータ法で最善手を探索する．ゲーム木の探索には評価関数が必要となるが，本研究では機械学習によって評価関数を作成する．一般に機械学習はエキスパートの棋譜データを基に行うが，Trax では公開されている棋譜データが少ないためそれができない．そこで，モンテカルロ木探索による勝率を基に評価関数の機械学習を行う．また，ゲーム木の探索処理は，ソフトウェアのみでは探索できるノード数が少ないので，部分的にFPGA（FieldProgrammable Gate Array）に実装する．開発したソルバは，ソフトウェアのみのソルバと比較して約10 倍以上高速になった． |
| （英） | We develop a solver of board game Trax. Our basic strategy is a common game tree search algorithm. We explore the best move by the alpha-beta pruning. The game tree search is required evaluation function of some sort. we create it by machine learning. Usually this function is made by machine learning based on game record data of expert, but in this game, there is not enough game record data. Therefore, we make the evaluation function by machine learning based on the winning percentage by the Monte Carlo tree search. The search possible number of nodes is small in software-only solver. So we implement a partial of it on FPGA(Field Programmable Gate Array) for acceleration. The solver was about 10 times faster than a software-only solver. | |
| キーワード | （和） | アクセラレータ / 機械学習 / モンテカルロ木探索 / Trax / FPGA / / / |
| （英） | Accelerator / Machine learning / Monte Carlo tree search / Trax / FPGA / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 228, RECONF2015-33, pp. 7-12, 2015年9月. | |
| 資料番号 | RECONF2015-33 | |
| 発行日 | 2015-09-11 (RECONF) | |
| 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2015-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2015-09-18 - 2015-09-19 |
| 開催地（和） | 愛媛大学 |
| 開催地（英） | Ehime University |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム、一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2015-09-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習された評価関数をもつTraxソルバ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Trax solver based on machine-learned evaluation function |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アクセラレータ / Accelerator |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | モンテカルロ木探索 / Monte Carlo tree search |
| キーワード(4)（和/英） | Trax / Trax |
| キーワード(5)（和/英） | FPGA / FPGA |
| 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） | 中道 拓也 / Takuya Nakamichi / ナカミチ タクヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 園田 勇介 / Yusuke Sonoda / ソノダ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松崎 貴之 / Takayuki Matsuzaki / マツザキ タカユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尼崎 太樹 / Motoki Amagasaki / アマガサキ モトキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯田 全広 / Masahiro Iida / イイダ マサヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久我 守弘 / Morihiro Kuga / クガ モリヒロ |
| 第6著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 末吉 敏則 / Toshinori Sueyoshi / スエヨシ トシノリ |
| 第7著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-09-18 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2015-33 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.228 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-09-11 (RECONF) |
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