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J-GLOBAL ID：201502243970052380   整理番号：15A0315557

分散計算環境における並列パーセプトロンの将棋評価関数への適用

Application of Parallel Percepron to Shogi Evaluation Functions on Distributed Computing Environments

著者 (4件)： 浦晃 (東大 大学院工学系研究科) ,  三輪誠 (マンチェスター大) ,  鶴岡慶雅 (東大 大学院工学系研究科) ,  近山隆 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2014  号： GI-31  ページ： VOL.2014-GI-31,NO.6 (WEB ONLY)  発行年： 2014年03月10日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 将棋の評価関数の学習時間を短縮することができれば,学習パラメータの調整などに時間をかけられるようになるため有意義である。そこで,本研究では,将棋プログラムである激指の評価関数の学習を,分散計算環境で並列化した。激指の評価関数の学習にはパーセプトロンが用いられている。パーセプトロンの並列化手法として,ミニバッチを用いる手法が提案されているため,これを評価関数の学習に適用した。学習の評価には棋譜との一致率を用いた。64台の計算機を用いた評価では,ある決められた一致率を実現するための学習時間を1/11.6に短縮できることを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *娯楽 ,  *パーセプトロン ,  評価関数 ,  計算 ,  並列演算 ,  記録
準シソーラス用語： *コンピュータ将棋 ,  学習時間 ,  棋譜 ,  時間短縮 ,  分散計算 ,  将棋

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  趣味娯楽用品  (ZB05000L)

引用文献 (16件)：

• Agarwal, A. and Duchi, J. C.: Distributed Delayed Stochastic Optimization, NIPS '11 (2011).
• Collins, M.: Discriminative training methods for hidden markov models: Theory and experiments with perceptron algorithms, EMNLP '02, pp. 1-8 (2002).
• Dean, J., Corrado, G. S., Monga, R., Chen, K., Matthieu Devin, Q. V. L., Mao, M., Marc' AurelioRanzato, Senior, A. W., Tucker, P., Yang, K., Ng, A. Y. : Large Scale Distributed Deep Networks, NIPS '12 (2012).
• Gimpel, K., Das, D. and Smith, N. A.: Distributed asynchronous online learning for natural language processing, CoNLL '10, pp. 213-222 (2010).
• Hall, K. B., Gilpin, S. and Mann, G.: MapReduce/Bigtable for Distributed Optimization, NIPS LCCC Workshop (2010).

タイトルに関連する用語 (5件)： 分散計算 ,  環境 ,  パーセプトロン ,  将棋 ,  評価関数