EMアルゴリズムによるオセロの評価関数の学習
書誌事項
- タイトル別名
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- Learning of an evaluation function of the game Othello by EM algorithm
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説明
本報告では、正規化ガウス関数ネットワーク(Normalized Gaussian Network, NGnet)にオセロゲームの盤面に対する評価関数を学習させる方法について述べる。NGnetに対する学習法としては、従来の我々の研究により収束が速いことが判っているオンラインEMアルゴリズムを用いる。結果として、NGnetにより学習した評価関数を用いたコンピュータプレイヤーは、ヒューリスティックな戦略を持つプレイヤーに73%の割合で勝つことができるようになった。
収録刊行物
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- 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング
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電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 98 (219), 85-92, 1998-07-27
一般社団法人電子情報通信学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1570009752563368960
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- NII論文ID
- 110003233393
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- NII書誌ID
- AN10091178
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- CiNii Articles
