論文の概要: Vision Transformers for Computer Go

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12675v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 07:35:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 15:30:29.965763
• Title: Vision Transformers for Computer Go
• Title（参考訳）: コンピュータgo用視覚トランスフォーマー
• Authors: Amani Sagri and Tristan Cazenave and J\'er\^ome Arjonilla and Abdallah Saffidine
• Abstract要約: 本研究では,視覚におけるトランスフォーマーの分析に焦点をあてる。 予測精度,勝利率,メモリ,スピード,サイズ,さらには学習率など,多数のポイントの詳細な分析を通じて,トランスフォーマーがGoのゲームで果たす重要な役割を明らかにすることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111084095218968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the success of transformers in various fields, such as language understanding and image analysis, this investigation explores their application in the context of the game of Go. In particular, our study focuses on the analysis of the Transformer in Vision. Through a detailed analysis of numerous points such as prediction accuracy, win rates, memory, speed, size, or even learning rate, we have been able to highlight the substantial role that transformers can play in the game of Go. This study was carried out by comparing them to the usual Residual Networks.
• Abstract（参考訳）: 言語理解や画像解析など,さまざまな分野におけるトランスフォーマーの成功に動機づけられたこの調査は,goゲームにおける彼らの応用を探求するものだ。 特に,視覚におけるトランスフォーマーの分析に焦点を当てた。 予測精度,勝利率,メモリ,スピード,サイズ,さらには学習率など,多数のポイントの詳細な分析を通じて,トランスフォーマーがGoのゲームで果たす重要な役割を明らかにすることができた。 本研究は,通常の残差ネットワークと比較することにより行った。

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