2019概要AlphaZeroを高速化した。32GPU(V100)を使って1週間でトッププロレベルの性能を実現。cap)KataGo→前ターンの木は捨てて、1ターンには木がある大きさになるまで探索を行う自己対局(6章)25%の確率で600回(など)の長い探索を行い、学習データに入れる。残りの75%では100回(など)の短い探索を行い、学習データには入れない(木のデータも次ターンへ引き継ぐ)その他の違い補助ターゲットの兼ね合いがあるので早期の投了はなし。実験(7章)Ablation(除去)実験によりそれぞれの工夫の寄与を評価。x軸は累積の自己対局コストであることに注意。実践では用いなくとも学習時にサブタスクを考えることで学習性能が良くなることはいくらか見聞きする。ドメイン知識を入力として与えることでも性能の向上は大きいとのことなのでその方向もありだと思う。探索数をランダム変動させて高速化するテクニックは興味深い。Valueの教師情報が1ゲームにおいては1種類しか得られず、局数を増やすことが重要という考察から来ているようだ。Valueもブートストラップを使って1ゲームの中でも教師情報が多様になれば大丈夫なのではないかと思ってしまうが。乱数を使って探査を促進したり、誤った評価を反駁するのはやはり時間がかかってしまうように思える。評価値の推移や探索数の分布から1局のターニングポイントを上手く発見できたりしないかと考えているが、今の所よくわかっていない。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。