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Rapfi: Distilling Efficient Neural Network for the Game of Gomoku

Created by
  • Haebom

作者

Zhanggen Jin, Haobin Duan, Zhiyang Hang

概要

本稿では、限られた計算環境でも優れた性能を発揮する効率的な凹型ゲームAIエージェントであるRapfiを紹介します。 Rapfiは、CNNベースのエージェントよりも少ない計算リソースで高い精度を達成します。これは、CNNから抽出されたパターンベースのコードブックを使用する小型ニューラルネットワークと、入力の変化が少ない場合に計算を最小限に抑える増分更新方式を利用するためです。 Rapfiは、AlphaZeroアルゴリズムベースの最強オープンソース凹型AIであるKatagomoを凌駕する性能を示し、Botzoneで520のエージェントのうち1位を占め、GomoCup 2024で優勝しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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限られた計算リソース環境でも強力なAIエージェントの開発可能性を示しています。
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CNNベースのモデルの効率を改善する新しい方法を提示
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増分更新方式によるナビゲーションアルゴリズムの高速化
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実際の大会優勝を通じてパフォーマンス検証。
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Limitations:
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Rapfiの性能が特定のゲーム（凹）に特化し、他のゲームへの一般化の可能性は不確実だ。
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論文で提示された増分更新方式の一般的な適用性と限界に関するさらなる研究が必要
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使用されたパターンベースのコードブックの生成と最適化プロセスの詳細な説明の欠如。
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