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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