論文の概要: Playing Chess with Limited Look Ahead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02130v1
• Date: Sat, 4 Jul 2020 16:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 13:11:10.035514
• Title: Playing Chess with Limited Look Ahead
• Title（参考訳）: 限られた視野でチェスをする
• Authors: Arman Maesumi
• Abstract要約: 静的評価関数として機能するために、ディープニューラルネットワークをトレーニングする。 我々は,我々の静的評価関数が,先見的な知識をコード化していることを示す。 先見深度に厳格な制限があるにもかかわらず、我々のエンジンはサンプル位置の約83%で同等の強度の移動を推奨している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We have seen numerous machine learning methods tackle the game of chess over the years. However, one common element in these works is the necessity of a finely optimized look ahead algorithm. The particular interest of this research lies with creating a chess engine that is highly capable, but restricted in its look ahead depth. We train a deep neural network to serve as a static evaluation function, which is accompanied by a relatively simple look ahead algorithm. We show that our static evaluation function has encoded some semblance of look ahead knowledge, and is comparable to classical evaluation functions. The strength of our chess engine is assessed by comparing its proposed moves against those proposed by Stockfish. We show that, despite strict restrictions on look ahead depth, our engine recommends moves of equal strength in roughly $83\%$ of our sample positions.
• Abstract（参考訳）: 長年にわたり、チェスのゲームに取り組む機械学習の手法が数多く見てきた。 しかし、これらの研究でよく見られる要素は、最適化されたルックフォワードアルゴリズムの必要性である。 この研究の特に興味は、高度な能力を持つが、前方の奥行きが制限されるチェスエンジンを作ることである。 ディープニューラルネットワークを,比較的単純なルックフォワードアルゴリズムを伴って静的評価関数として使用するようにトレーニングする。 静的評価関数は,先見的知識の類似性を符号化し,古典的評価関数に匹敵することを示した。 チェスエンジンの強度は,Stockfishの提案したものとの比較によって評価される。 我々のエンジンは、前景深度の厳格な制限にもかかわらず、サンプル位置の約$83\%で同等の強度の移動を推奨している。

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