要約Sarsa-UCT(λ)のλを調整しても明確な性能向上は見られなかった。以前の記事の通りMCTSにおける価値の漸進的更新を実装した。これにより単なる平均を求める手法とは異なる手法へ改造することが容易になった。以前紹介したSarsa-UCT(λ)は自然な形で導入ができるため、パラメータを調整しつつ性能を実験した。現在の値とバックアップしていく値の内分を取っていく。するとモンテカルロ法(平均化)と同じことになり、通常のMCTSと一致する。更新ステップ幅alphaの調整も可能だが、今回はとりあえず平均化する場合と同じ値とした。2080tiを使用)で300局対局を行った。+30.2あまりはっきりとした差は出なかった。2080tiを使用)で500局対局を行った。+1.4むしろ差が縮まった。プレイアウトの有無など元論文とは異なる点もあるため同じようにはいかないのかもしれない。頂点の木が与えられる。ウサギとカメがレースをする。月別アーカイブはてなブログをはじめよう!tokuminiさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。