分散計算環境における並列パーセプトロンの将棋評価関数への適用
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概要
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将棋の評価関数の学習時間を短縮することができれば、学習パラメータの調整などに時間をかけられるようになるため有意義である。そこで、本研究では、将棋プログラムである激指の評価関数の学習を、分散計算環境で並列化した。激指の評価関数の学習にはパーセプトロンが用いられている。パーセプトロンの並列化手法として、ミニバッチを用いる手法が提案されているため、これを評価関数の学習に適用した。学習の評価には棋譜との一致率を用いた。64 台の計算機を用いた評価では、ある決められた一致率を実現するための学習時間を 1/11.6 に短縮できることを示した。
- 2014-03-10
著者
-
近山 隆
東大
-
近山 隆
東京大学大学院 工学系研究科
-
三輪 誠
マンチェスター大学コンピュータ科学科
-
鶴岡 慶雅
科学技術振興事業団
-
鶴岡 慶雅
東京大学大学院工学系研究科
-
浦 晃
東京大学大学院工学系研究科
-
近山 隆
東京大学大学工学系研究科
-
三輪 誠
マンチェスター大学情報科学科
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