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Bridging Local and Global Knowledge via Transformer in Board Games

Created by
  • Haebom

作者

Yan-Ru Ju、Tai-Lin Wu、Chung-Chin Shih、Ti-Rong Wu

概要

AlphaZeroはボードゲームで超人的なパフォーマンスを達成しましたが、ボード全体の包括的な理解を必要とするシナリオ(例えば、囲碁の長期パターン認識)では限界があります。本論文では、局所的およびグローバルな知識を結びつけるために、残差ブロックとトランスフォーマブロックとを交差するResTNetを提案する。 ResTNetは複数のボードゲームで勝率を向上させ(9x9囲碁:54.6%→60.8%、19x19囲碁:53.6%→60.9%、19x19ヘックス:50.4%→58.0%)、19x19パターン処理します。円形パターン認識の平均二乗誤差を2.58から1.07に、敵対プログラムに対する攻撃確率を70.44%から23.91%に減少させ、はしごパターン認識精度を59.15%から80.01%に向上させます。アテンションマップの視覚化により、囲碁とヘックスの両方で重要なゲームコンセプトを捉え、AlphaZeroの意思決定プロセスに関する洞察を提供します。 ResTNetは、局所的およびグローバルな知識統合への有望なアプローチを提示し、ボードゲームでより効果的なAlphaZeroベースのアルゴリズムのための道を開きます。コードはhttps://rlg.iis.sinica.edu.tw/papers/restnetで確認できます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
ResTNetはAlphaZeroの限界を克服し、ボードゲームでパフォーマンスを向上させる新しいアーキテクチャを提示します。
局所的およびグローバル的情報を効果的に統合する方法を提示します。
長期パターン認識能力を向上させ、AlphaZeroの意思決定プロセスを理解するのに役立ちます。
様々なボードゲームでの性能向上を実験的に検証した。
Limitations:
提示された方法がすべての種類のボードゲームに適用可能であることに関するさらなる研究が必要である。
ResTNetのパフォーマンス向上が特定のゲームやパターンに偏る可能性があります。
より複雑で多様なパターンに対する一般化能力のさらなる検証が必要である。
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