論文の概要: Predicting Chess Puzzle Difficulty with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11078v1
- Date: Mon, 14 Oct 2024 20:39:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-16 14:01:43.598758
- Title: Predicting Chess Puzzle Difficulty with Transformers
- Title（参考訳）: 変圧器の難易度予測法
- Authors: Szymon Miłosz, Paweł Kapusta,
- Abstract要約: GlickFormerは,Glicko-2レーティングシステムを用いて,チェスパズルの難易度を予測するトランスフォーマーアーキテクチャである。
提案モデルでは,空間的特徴抽出にChessFormerのバックボーンを改良し,分解変換技術を用いて時間情報を組み込んだ。
結果は、GlickFormerのパフォーマンスが、最先端のChessFormerベースラインと比較して、複数のメトリクスにわたって優れていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This study addresses the challenge of quantifying chess puzzle difficulty - a complex task that combines elements of game theory and human cognition and underscores its critical role in effective chess training. We present GlickFormer, a novel transformer-based architecture that predicts chess puzzle difficulty by approximating the Glicko-2 rating system. Unlike conventional chess engines that optimize for game outcomes, GlickFormer models human perception of tactical patterns and problem-solving complexity. The proposed model utilizes a modified ChessFormer backbone for spatial feature extraction and incorporates temporal information via factorized transformer techniques. This approach enables the capture of both spatial chess piece arrangements and move sequences, effectively modeling spatio-temporal relationships relevant to difficulty assessment. Experimental evaluation was conducted on a dataset of over 4 million chess puzzles. Results demonstrate GlickFormer's superior performance compared to the state-of-the-art ChessFormer baseline across multiple metrics. The algorithm's performance has also been recognized through its competitive results in the IEEE BigData 2024 Cup: Predicting Chess Puzzle Difficulty competition. The insights gained from this study have implications for personalized chess training and broader applications in educational technology and cognitive modeling.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,チェスパズルの難易度を定量化する上での課題である,ゲーム理論と人間の認知の要素を組み合わせて,チェスの効果的な訓練におけるその重要な役割を浮き彫りにする複雑な課題について考察する。
GlickFormerは,Glicko-2レーティングシステムを用いて,チェスパズルの難易度を予測するトランスフォーマーアーキテクチャである。
ゲームの結果を最適化する従来のチェスエンジンとは異なり、GlickFormerは戦術パターンと問題解決の複雑さに対する人間の認識をモデル化する。
提案モデルでは,空間的特徴抽出にChessFormerのバックボーンを改良し,分解変換技術を用いて時間情報を組み込んだ。
このアプローチにより、空間チェスの配置と移動シーケンスの両方をキャプチャし、難易度評価に関連する時空間関係を効果的にモデル化することができる。
400万以上のチェスパズルのデータセットを用いて実験を行った。
結果は、GlickFormerのパフォーマンスが、最先端のChessFormerベースラインと比較して、複数のメトリクスにわたって優れていることを示している。
このアルゴリズムのパフォーマンスは、IEEE BigData 2024 Cup: Predicting Chess Puzzle Difficulty competitionの競争結果でも認識されている。
本研究から得られた知見は、パーソナライズされたチェストレーニングや、教育技術や認知モデルにおける幅広い応用に影響を及ぼす。
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