文献

J-GLOBAL ID：202302222453361781   整理番号：23A0409963

顕著性マップを用いた将棋用ニューラルネットワークの可視化

著者 (2件)： 仲宗根元徳 (早稲田大) ,  菅原俊治 (早稲田大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 322(AI2022 33-47)  ページ： 7-12 (WEB ONLY)  発行年： 2022年12月14日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,将棋の局面の勝率予測と次の指し手の予想を行う2つの将棋用ニューラルネットワークに対して,顕著性マップ(saliency map)を作成し,その説明性・解釈性の向上を試みる.近年将棋プログラムは盤面の形勢や次の指し手の判断に関してプロの指し手に匹敵・凌駕するようになったが,その判断を説明する手法は少なく,その正当性や根拠の理解は難しい.将棋プログラムに説明性・解釈性を持たせることは,人間の棋力向上や将棋の新たな知見へも繋がる.本研究では,ニューラルネットワークへの入力ベクトルに対する勾配を用いた顕著性マップを利用し,ネットワークの種類や将棋の局面における着目点の可視化結果の差異を調査する.また,顕著性マップの作成時に得られた勾配の計算方法による違いについても調べる.実験結果から,得られた勾配の正負を利用することで将棋プログラムの顕著性マップによる説明性・解釈性の向上が可能であることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *ニューラルネットワーク ,  娯楽 ,  二人ゲーム ,  可視化 ,  ベクトル ,  勾配
準シソーラス用語： *顕著性マップ ,  将棋

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (15件)：

• Karen Simonyan, Andrea Vedaldi, and Andrew Zisserman. Deep inside convolutional networks: Visualising image classification models and saliency maps. arXiv preprint arXiv:1312.6034, 2013.
• 太一中屋敷, 知適金子. 将棋用ニューラルネットワークへの顕著性抽出手法の適用. ゲームプログラミングワークショップ 2018論文集, 第2018巻, pp. 1-8, nov 2018.
• 亀甲博貴. コーパスとゲーム木の自動対応付けに基づく将棋解説文生成. PhD thesis, University of Tokyo (東京大学), 2018.
• 金子知適ほか. コンピュータ将棋を用いた棋譜の自動解説と評価.情報処理学会論文誌, Vol. 53, No. 11, pp. 2525-2532, 2012.
• 松吉俊, 村脇有吾, 亀甲博貴, 森信介 ほか. 将棋解説文へのモダリティ情報アノテーション. 研究報告自然言語処理 (NL), Vol. 2017, No. 6, pp. 1-9, 2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： 顕著性マップ ,  将棋 ,  ニューラルネットワーク ,  可視化