Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Towards Understanding Chinese Checkers with Heu...
Search
Masanori YANO
June 07, 2019
Science
0
510
Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte Carlo Tree Search, and Deep Reinforcement Learning
論文LT会で作成したChinese Checkers論文の説明資料です。
Masanori YANO
June 07, 2019
Tweet
Share
More Decks by Masanori YANO
See All by Masanori YANO
Novelty Detection Via Blurring
msnr
0
530
Y-Net: Joint Segmentation and Classification for Diagnosis of Breast Biopsy Images
msnr
0
570
Pyramid-Based Fully Convolutional Networks for Cell Segmentation
msnr
0
570
Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution
msnr
0
1k
Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection
msnr
0
690
Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks
msnr
1
860
AlphaX: eXploring Neural Architectures with Deep Neural Networks and Monte Carlo Tree Search
msnr
0
1.2k
SRCNN: Image Super Resolution Using CNN
msnr
0
730
One-Class Convolutional Neural Network
msnr
0
1.3k
Other Decks in Science
See All in Science
Hakonwa-Quaternion
hiranabe
1
140
AIに仕事を奪われる 最初の医師たちへ
ikora128
0
980
NASの容量不足のお悩み解決!災害対策も兼ねた「Wasabi Cloud NAS」はここがスゴイ
climbteam
1
160
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
820
白金鉱業Meetup_Vol.20 効果検証ことはじめ / Introduction to Impact Evaluation
brainpadpr
1
1k
Collective Predictive Coding as a Unified Theory for the Socio-Cognitive Human Minds
tanichu
0
100
データから見る勝敗の法則 / The principle of victory discovered by science (open lecture in NSSU)
konakalab
1
180
SciPyDataJapan 2025
schwalbe10
0
270
データマイニング - グラフデータと経路
trycycle
PRO
1
220
アナログ計算機『計算尺』を愛でる Midosuji Tech #4/Analog Computing Device Slide Rule now and then
quiver
1
290
Optimization of the Tournament Format for the Nationwide High School Kyudo Competition in Japan
konakalab
0
110
データマイニング - ウェブとグラフ
trycycle
PRO
0
180
Featured
See All Featured
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.6k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Visualization
eitanlees
148
16k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
11
890
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.8k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
Done Done
chrislema
185
16k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
57
5.9k
Transcript
画像処理&機械学習 論文LT会 #3 Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte
Carlo Tree Search, and Deep Reinforcement Learning 2019年6月7日(金) 矢農 正紀 (Masanori YANO)
論文 2 Towards Understanding Chinese Checkers with Heuristics, Monte Carlo
Tree Search, and Deep Reinforcement Learning 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1903.01747 ⇒ Chinese Checkersに、AlphaZeroの手法を適用した論文 著者は、オーストラリアのシドニー大学のメンバー 選んだ理由 ・AlphaZeroの応用に関心があり、arXiv論文を検索 - AlphaGoから3年が経過しても、期待ほど広がらない - CNNによる状態の認識やMCTSは、応用もあると期待 CNN: Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク) MCTS: Monte-Carlo Tree Search(モンテカルロ木探索)
Google DeepMindメンバーの囲碁研究 3 [0] ICLR 2015の論文: CNNで「KGS Go Server」の打ち手を55%予測 https://arxiv.org/pdf/1412.6564.pdf
[1] AlphaGo Fan: 「KGS Go Server」の棋譜データでプロ棋士に勝利 https://storage.googleapis.com/deepmind-media/alphago/AlphaGoNaturePaper.pdf [2] AlphaGo Lee: トップクラスのプロ棋士に勝利 [3] AlphaGo Master: ネット碁で、プロ棋士に無敗 [4] AlphaGo Zero: 棋譜データを使わずに強く https://deepmind.com/documents/119/agz_unformatted_nature.pdf [5] AlphaZero: 囲碁に加えて、チェスと将棋でも強く https://deepmind.com/documents/260/alphazero_preprint.pdf ⇒ AlphaZeroで、Google DeepMindの「囲碁研究は」終了 論文に関心ある場合は、赤字の論文からが読みやすいかも
Chinese Checkersとは 4 手番ごとにコマを動かすゲームで、中国とは無関係 ・全ての自分のコマを、対岸まで移動させることが目的 ・ふつうの1マス移動に加えて、他のコマ一つを飛び越せる ・飛び越して動かすときは、繰り返し飛び越すことが可能 ・囲碁や将棋やチェッカーと異なり、コマは取られない ・論文では二人対戦に限定し、コマの数も赤と青6個ずつ ・論文では、距離が2以上のコマも飛び越せるルールを採用
論文のChinese Checkersの状態表現 5 7×7×7のテンソルを入力とし、ResNet構造のCNN ・7×7の行列に、コマのID(1~6)を埋め込み ・(赤と青)×3ターン+手番=7枚のチャネル ・AlphaGo ZeroやAlphaZeroと同様に、 CNNは、盤面の価値と打ち手の方策を出力
論文のMCTS(モンテカルロ木探索) 6 MCTSを175回繰り返し、1盤面の価値と方策を取得 [1] 次に探索すべき手を求める(ノイズを加えて、確率的に) [2] まだ探索していない手であれば、新しいLeafを展開 [3] 訪問ルートとLeafのCNN予測値を使って、データを更新 ⇒
180回の対戦で得られたデータを使って、CNNを学習 損失関数は、AlphaGo ZeroやAlphaZeroと同一 交差エントロピーなので「-」が付くはず
論文の結果・まとめ 7 Chinese Checkersに、AlphaZeroの手法を適用 ・ヒューリスティックを入れれば、経験者に100戦中63勝 (探索範囲を制限/最初はGreedyなエージェントで対戦) ・tabula rasa(ゼロから)ではヒューリスティック入りに全敗 ・比較対象のQ学習では、基本的な打ち方しか獲得できず 所感
・GTX 1080一枚のハードウェア環境で経験者超えは凄い ・コマ1個ごとに1チャネルとした方が、学習しやすそう (拡張も踏まえて、チャネル数の増加を嫌った可能性も)