Fugu-MT 論文翻訳(概要): Representation Matters: The Game of Chess Poses a Challenge to Vision Transformers

論文の概要: Representation Matters: The Game of Chess Poses a Challenge to Vision Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14918v1
Date: Fri, 28 Apr 2023 15:33:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-01 13:40:47.712402
Title: Representation Matters: The Game of Chess Poses a Challenge to Vision Transformers
Title（参考訳）: 表象問題:チェスのゲームは視覚トランスフォーマーに挑戦する
Authors: Johannes Czech, Jannis Bl\"uml, Kristian Kersting
Abstract要約: AlphaZeroで視覚変換器(ViT)を使用すると、主にViTが遅すぎるためチェスのゲームを習得できない。入力表現と値損失の単純な変更により、AlphaZero上で最大180個のEloポイントが増大する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.421253324649555
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While transformers have gained the reputation as the "Swiss army knife of AI", no one has challenged them to master the game of chess, one of the classical AI benchmarks. Simply using vision transformers (ViTs) within AlphaZero does not master the game of chess, mainly because ViTs are too slow. Even making them more efficient using a combination of MobileNet and NextViT does not beat what actually matters: a simple change of the input representation and value loss, resulting in a greater boost of up to 180 Elo points over AlphaZero.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは "Swiss Army knife of AI" という評判を得たが、古典的なAIベンチマークのひとつであるチェスのゲームを習得するために、誰も挑戦しなかった。 AlphaZeroでの視覚変換器(ViT)の使用は、主にViTが遅すぎるため、チェスのゲームをマスターしない。 MobileNetとNextViTの組み合わせを使って、より効率的にすることでさえ、実際には何よりも優れている。入力表現の単純な変更と値損失により、AlphaZeroよりも最大180Eloポイントが向上する。

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