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J-GLOBAL ID：202002277179444891   整理番号：20A1863593

低レベル特徴を持つテトリスをプレイするための間接的符号化畳込みニューラルネットワークの進化【JST・京大機械翻訳】

Evolving indirectly encoded convolutional neural networks to play tetris with low-level features

著者 (1件)： Schrum Jacob (Southwestern University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 205-212  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： TetrisはAIコミュニティから多くの注目を受けてきた挑戦的なパズルゲームであるが,多くの研究は知的高レベル特徴に依存している。最近,エージェントは,間接符号化HyperNEATで進化した完全接続ニューラルネットワークへの入力として低レベル特徴(10X20ボード)を用いてゲームを演じた。しかしながら,深層学習における研究は,畳込みニューラルネットワーク(CNN)が,視空間入力を処理する際に,完全に接続されたネットワークより優れていることを示している。したがって,本論文はCNNを進化させるためにHyperNEATを使用する。結果は,CNNsがTetrisにおいて完全に接続されたニューラルネットワークより確かに優れていて,間接的にコード化されたCNNsの成功した進化に影響を及ぼすいくつかの因子を同定することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ゲーム ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  コミュニティ ,  エージェント
準シソーラス用語： パズル ,  深層学習 ,  視空間 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ゲーム ,  間接符号化 ,  ニューラルネットワーク ,  テトリス

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 間接 ,  符号化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  進化