抄録
F-016
フリーセルの最短手順の解の探索のためのディープラーニング
和氣卓史・玉井慎吾・神保秀司(岡山大)
囲碁を始めとした探索空間が膨大なゲームにおいて、機械学習を取り入れた探索手法が有効であることはAlphaGoなどのゲームAIによって実証されている。本研究では、ニューラルネットに質の良い着手を学習させることで、一人遊びのカードゲーム、フリーセルについてディープラーニングによる最善手の推測と最短手順の解の効率的導出を試みた。また、本研究には、ResNetによる深層ニューラルネットや、近年画像認識分野でも注目されはじめたSelf-Attention層を持つニューラルネットといった複数のモデルを構築し、比較する実験も含まれている。