論文の概要: Self-supervised Rubik's Cube Solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03157v1
• Date: Sun, 6 Jun 2021 15:38:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 13:35:58.755721
• Title: Self-supervised Rubik's Cube Solver
• Title（参考訳）: 自己監督型ルービックキューブ溶液
• Authors: Kyo Takano
• Abstract要約: この研究は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が、自己教師付き学習によってのみ問題を解決できることを実証している。 1000ドル(約1万1000円)のルービックキューブのインスタンスで試し、DNNはそれらをほぼ最適に解決しました。 他の問題や現実世界のアプリケーションには、その単純さ、安定性、堅牢性によって有用である可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work demonstrates that deep neural networks (DNNs) can solve a combinatorial problem merely through self-supervised learning. While researchers have employed explicit logic, heuristics, and reinforcement learning to tackle combinatorial problems, such methods are often complex and costly to implement, requiring lots of knowledge, coding, and adjustments. Hence, in the present study, I propose a robust and straightforward method of self-supervised learning to solve a combinatorial problem. Specifically, taking Rubik's Cube as an example, this work shows that a DNN can implicitly learn convoluted probability distributions of optimal choices from randomly generated combinations. Tested on $1,000$ Rubik's Cube instances, a DNN successfully solved all of them near-optimally. Although the proposed method is validated only on Rubik's Cube, it is potentially useful for other problems and real-world applications with its simplicity, stability, and robustness.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が、自己教師付き学習によってのみ組合せ問題を解くことを実証している。 研究者は、組合せ問題に取り組むために明示論理、ヒューリスティック、強化学習を取り入れているが、そのような手法は、しばしば複雑で、実装にコストがかかり、多くの知識、コーディング、調整が必要となる。 そこで本研究では,組合せ問題を解くための自己教師あり学習のロバストで簡単な手法を提案する。 具体的には、ルビックキューブを例として、DNNがランダムに生成された組合せから最適な選択の複雑な確率分布を暗黙的に学習できることを示す。 1000ドルのrubikのキューブインスタンスでテストしたところ、dnnはこれらすべてをほぼ最適に解決できた。 提案手法はルービックキューブでのみ検証されるが, 単純性, 安定性, 堅牢性を有する他の問題や実世界の応用に有用である可能性がある。

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