論文の概要: The Value of Chess Squares
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05330v2
- Date: Tue, 10 Oct 2023 00:35:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 08:07:07.962531
- Title: The Value of Chess Squares
- Title（参考訳）: チェスの正方形の価値
- Authors: Aditya Gupta and Shiva Maharaj and Nicholas Polson and Vadim Sokolov
- Abstract要約: 我々のモデルは、入力として三重項(色、ピアース、正方形)を取り、この片をこの四角形に持つ利点/欠点を測る値を計算する。
我々の手法はチェスAIの最近の進歩に基づいて構築されており、チェスのゲームにおけるポジションの価値を正確に評価することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.647533385886476
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We propose a neural network-based approach to calculate the value of a chess
square-piece combination. Our model takes a triplet (Color, Piece, Square) as
an input and calculates a value that measures the advantage/disadvantage of
having this piece on this square. Our methods build on recent advances in chess
AI, and can accurately assess the worth of positions in a game of chess. The
conventional approach assigns fixed values to pieces $(\symking=\infty,
\symqueen=9, \symrook=5, \symbishop=3, \symknight=3, \sympawn=1)$. We enhance
this analysis by introducing marginal valuations. We use deep Q-learning to
estimate the parameters of our model. We demonstrate our method by examining
the positioning of Knights and Bishops, and also provide valuable insights into
the valuation of pawns. Finally, we conclude by suggesting potential avenues
for future research.
- Abstract（参考訳）: チェスの平方要素の組み合わせの値をニューラルネットワークで計算する手法を提案する。
我々のモデルは、入力として三重項(カラー、ピアース、スクエア)を取り、この片をこの四角に持つ利点/欠点を測る値を計算する。
本手法はチェスaiの最近の進歩を基盤とし,チェスのゲームにおける位置を正確に評価する。
従来の手法では固定値を$(\symking=\infty, \symqueen=9, \symrook=5, \symbishop=3, \symknight=3, \sympawn=1)$に割り当てる。
我々はこの分析を限界評価の導入によって強化する。
ディープラーニングを使ってモデルのパラメータを推定します。
我々は、騎士と司教の位置を調べることによって我々の方法を示し、ポーンの評価について貴重な洞察を提供する。
最後に,今後の研究への道筋を示唆する。
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