論文の概要: PAWN: Piece Value Analysis with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15585v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 23:37:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.679649
• Title: PAWN: Piece Value Analysis with Neural Networks
• Title（参考訳）: PAWN:ニューラルネットワークを用いたピース値解析
• Abstract要約: グランドマスターレベルのゲームから収集された1200万以上のピース値ペアのデータセットを用いて、拡張されたピース値予測器は文脈に依存しないシステムを大幅に上回る。 本研究は,問題状態全体を文脈として符号化することで,個々の成分の寄与を予測する上で有用な帰納バイアスが得られることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7919706718877336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the relative value of any given chess piece in a position remains an open challenge, as a piece's contribution depends on its spatial relationships with every other piece on the board. We demonstrate that incorporating the state of the full chess board via latent position representations derived using a CNN-based autoencoder significantly improves accuracy for MLP-based piece value prediction architectures. Using a dataset of over 12 million piece-value pairs gathered from Grandmaster-level games, with ground-truth labels generated by Stockfish 17, our enhanced piece value predictor significantly outperforms context-independent MLP-based systems, reducing validation mean absolute error by 16% and predicting relative piece value within approximately 0.65 pawns. More generally, our findings suggest that encoding the full problem state as context provides useful inductive bias for predicting the contribution of any individual component.
• Abstract（参考訳）: ある位置にあるチェスの駒の相対的な価値を予測することは、その駒の貢献がボード上の他の全ての駒との空間的関係に依存するため、未解決の課題である。 我々は,CNNベースのオートエンコーダを用いた潜在位置表現による全チェス盤の状態を組み込むことで,MLPベースのピース値予測アーキテクチャの精度を大幅に向上することを示した。 グランドマスターレベルのゲームから収集された1200万以上のピース値ペアのデータセットと、Stockfish 17によって生成されたグランドトラストラベルを用いて、拡張されたピース値予測器は、文脈に依存しないMLPベースのシステムよりも大幅に優れ、検証平均絶対誤差が16%減少し、相対的なピース値が約0.65ポーンの範囲で予測される。 より一般的には、コンテクストとしての完全な問題状態の符号化は、個々のコンポーネントの寄与を予測するのに有用な帰納的バイアスをもたらすことが示唆されている。

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