Fugu-MT 論文翻訳(概要): Minimax Strikes Back

論文の概要: Minimax Strikes Back

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10700v1
Date: Sat, 19 Dec 2020 14:42:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-01 11:12:37.678860
Title: Minimax Strikes Back
Title（参考訳）: Minimaxが復活
Authors: Quentin Cohen-Solal and Tristan Cazenave
Abstract要約: Deep Reinforcement Learningは、多くの完全な情報ゲームで超人的なプレイレベルに達します。我々は、MCTSの代わりにMinimaxアルゴリズムを用いてDRLに別のアプローチを採り、ポリシーではなく状態の評価のみを学習する。私たちは、複数のゲームでは、学習パフォーマンスと対立のための芸術DRLの状態と競争力があることを示しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.485343576893865
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) reaches a superhuman level of play in many complete information games. The state of the art search algorithm used in combination with DRL is Monte Carlo Tree Search (MCTS). We take another approach to DRL using a Minimax algorithm instead of MCTS and learning only the evaluation of states, not the policy. We show that for multiple games it is competitive with the state of the art DRL for the learning performances and for the confrontations.
Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は多くの完全情報ゲームにおいて超人的なレベルに達する。 drlと組み合わせて使用されるアート探索アルゴリズムの状況はモンテカルロ木探索 (mcts) である。我々は、MCTSの代わりにMinimaxアルゴリズムを用いてDRLに別のアプローチを採り、ポリシーではなく状態の評価のみを学習する。複数のゲームにおいて,学習パフォーマンスや対決に対して,アートDRLの状況と競合することを示す。

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