Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards a Characterisation of Monte-Carlo Tree Search Performance in Different Games

論文の概要: Towards a Characterisation of Monte-Carlo Tree Search Performance in Different Games

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09242v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 15:46:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 17:05:04.066484
Title: Towards a Characterisation of Monte-Carlo Tree Search Performance in Different Games
Title（参考訳）: 異なるゲームにおけるモンテカルロ木探索性能のキャラクタリゼーションに向けて
Authors: Dennis J. N. J. Soemers, Guillaume Bams, Max Persoon, Marco Rietjens, Dimitar Sladić, Stefan Stefanov, Kurt Driessens, Mark H. M. Winands,
Abstract要約: 本稿では、そのような理解に向けて前進するために構築した初期データセットについて述べる。このデータセットの予備分析と予測モデルをトレーニングする作業に加えて、学習した教訓と、新しい改良版データセットの今後の計画について説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1567513466696948
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Many enhancements to Monte-Carlo Tree Search (MCTS) have been proposed over almost two decades of general game playing and other artificial intelligence research. However, our ability to characterise and understand which variants work well or poorly in which games is still lacking. This paper describes work on an initial dataset that we have built to make progress towards such an understanding: 268,386 plays among 61 different agents across 1494 distinct games. We describe a preliminary analysis and work on training predictive models on this dataset, as well as lessons learned and future plans for a new and improved version of the dataset.
Abstract（参考訳）: モンテカルロ・ツリー・サーチ (MCTS) への多くの拡張が、およそ20年間にわたるゲームプレイやその他の人工知能の研究で提案されている。しかし、ゲームがまだ不足しているゲームにおいて、どの変種がうまく機能しているかを特徴づけ、理解する能力がある。本稿では,1494の異なるゲームにおいて,61の異なるエージェント間で268,386のプレイを行うという,そのような理解に向けて進むために構築した初期データセットについて述べる。このデータセットの予備分析と予測モデルをトレーニングする作業に加えて、学習した教訓と、新しい改良版データセットの今後の計画について説明する。

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