論文の概要: Checkmating One, by Using Many: Combining Mixture of Experts with MCTS to Improve in Chess

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16852v2
• Date: Sat, 10 Feb 2024 09:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 20:46:30.993163
• Title: Checkmating One, by Using Many: Combining Mixture of Experts with MCTS to Improve in Chess
• Title（参考訳）: チェスの改善のために、専門家とmctの混合を組み合わせる
• Authors: Felix Helfenstein, Jannis Bl\"uml, Johannes Czech and Kristian Kersting
• Abstract要約: 本稿では,Mixture of Experts (MoE) 法とMonte-Carlo Tree Search (MCTS) を用いて,ディープラーニングと計算チェスを統合した新しい手法を提案する。 我々のフレームワークは,MoE法とMCTS法を組み合わせることで,チェスの戦略段階と整合し,従来のワン・フォー・オールモデルから逸脱する。 私たちの経験的研究は、従来のシングルモデルフレームワークを抜いて、演奏力を大幅に改善したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.043363738256176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a new approach that integrates deep learning with computational chess, using both the Mixture of Experts (MoE) method and Monte-Carlo Tree Search (MCTS). Our methodology employs a suite of specialized models, each designed to respond to specific changes in the game's input data. This results in a framework with sparsely activated models, which provides significant computational benefits. Our framework combines the MoE method with MCTS, in order to align it with the strategic phases of chess, thus departing from the conventional ``one-for-all'' model. Instead, we utilize distinct game phase definitions to effectively distribute computational tasks across multiple expert neural networks. Our empirical research shows a substantial improvement in playing strength, surpassing the traditional single-model framework. This validates the efficacy of our integrated approach and highlights the potential of incorporating expert knowledge and strategic principles into neural network design. The fusion of MoE and MCTS offers a promising avenue for advancing machine learning architectures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Mixture of Experts (MoE) 法とMonte-Carlo Tree Search (MCTS) を用いて,ディープラーニングと計算チェスを統合した新しい手法を提案する。 本手法は,ゲームの入力データの変化に対応するように設計した,一連の特殊モデルを用いている。 この結果、わずかに活性化されたモデルを持つフレームワークが実現し、計算上の大きな利点をもたらす。 我々のフレームワークは,MoE法とMCTS法を組み合わせることで,チェスの戦略段階と整合し,従来の 'one-for-all' モデルから離脱する。 代わりに、異なるゲームフェーズ定義を使用して、複数のエキスパートニューラルネットワークに計算タスクを効果的に分配する。 私たちの経験的研究は、従来のシングルモデルフレームワークを抜いて、演奏力を大幅に改善したことを示している。 これは、我々の統合アプローチの有効性を検証し、ニューラルネットワーク設計に専門知識と戦略原則を組み込む可能性を強調します。 moeとmctsの融合は、機械学習アーキテクチャの進歩に有望な道を提供する。

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