ファジィ推論ニューラルネットワークを用いたテトリスのスキル獲得のための自動学習

概要

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本研究では、人間が実行した操作データを用いることによりスキルを自動学習する手法を提案している。例題として、スキルの必要なゲーム、テトリスを用いている。学習、なかでもスキルの獲得や向上は人間の本質的なものである。機械学習においては、人間の学習過程を調べ計算機によりシミュレーションを行う研究が行われてきた。本研究では、ファジィ推論ニューラルネットワーク(Fuzzy Inference Neural Network:FINN)を用いて、テトリスのスキルをif-then型のルールで獲得し、検討を行うことを目的としている。学習データとして人間が実行したデータを与えることにより、ルールを自動的に生成することも可能となった。さらに学習データを追加することでスキルを向上させていくことが可能となった。また生成されたルールを調べることで獲得したスキルについて検討を行った。計算機シミュレーションにより、学習データの追加によるスキル向上が確認された。また提案システムが獲得したスキルは、生成されたルールにより明示的に表現された。また学習データ提供者の熟練度の違いを検討し、熟練者は初心者に比べ、より先を考慮しながらテトリスを実行していることが示唆された。
1999-12-15

ファジィ推論ニューラルネットワークを用いたテトリスのスキル獲得のための自動学習

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