論文の概要: ResTNet: Defense against Adversarial Policies via Transformer in Computer Go

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05347v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 10:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 19:17:28.526239
• Title: ResTNet: Defense against Adversarial Policies via Transformer in Computer Go
• Title（参考訳）: ResTNet: コンピュータ囲碁におけるトランスフォーマーによる敵対的政策に対する防御
• Authors: Tai-Lin Wu, Ti-Rong Wu, Chung-Chin Shih, Yan-Ru Ju, I-Chen Wu,
• Abstract要約: 本稿では,残余ネットワークとTransformerをインターリーブするネットワークであるResTNetを紹介する。 演奏力を高め、グローバルな情報の能力を高める。 また、意思決定プロセスの潜在的な説明も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.943947510626767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although AlphaZero has achieved superhuman levels in Go, recent research has highlighted its vulnerability in particular situations requiring a more comprehensive understanding of the entire board. To address this challenge, this paper introduces ResTNet, a network that interleaves residual networks and Transformer. Our empirical experiments demonstrate several advantages of using ResTNet. First, it not only improves playing strength but also enhances the ability of global information. Second, it defends against an adversary Go program, called cyclic-adversary, tailor-made for attacking AlphaZero algorithms, significantly reducing the average probability of being attacked rate from 70.44% to 23.91%. Third, it improves the accuracy from 59.15% to 80.01% in correctly recognizing ladder patterns, which are one of the challenging patterns for Go AIs. Finally, ResTNet offers a potential explanation of the decision-making process and can also be applied to other games like Hex. To the best of our knowledge, ResTNet is the first to integrate residual networks and Transformer in the context of AlphaZero for board games, suggesting a promising direction for enhancing AlphaZero's global understanding.
• Abstract（参考訳）: AlphaZeroはGoで超人的レベルを達成したが、最近の研究では、ボード全体のより包括的な理解を必要とする特定の状況における脆弱性を強調している。 この課題に対処するために,残余ネットワークとトランスフォーマーをインターリーブするネットワークであるResTNetを紹介する。 我々の実証実験はResTNetの利点を実証している。 第一に、演奏力を向上させるだけでなく、グローバルな情報も強化する。 第2に、AlphaZeroアルゴリズムを攻撃するために作られたサイクリックアドバイザリーと呼ばれるGoプログラムを防御し、攻撃される確率を70.44%から23.91%に大幅に下げる。 第三に、Go AIにとって難しいパターンの1つであるはしごパターンを正しく認識することで、59.15%から80.01%に精度を向上する。 最後に、ResTNetは意思決定プロセスの潜在的な説明を提供し、Hexのような他のゲームにも適用することができる。 我々の知る限り、ResTNetはAlphaZeroのボードゲームにおける残余ネットワークとTransformerを初めて統合し、AlphaZeroのグローバルな理解を高めるための有望な方向性を示唆している。

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