第32回 (2018)
セッションID: 1N3-01
会議情報
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2018年度人工知能学会全国大会（第32回）
回次: 32
開催地: 鹿児島県鹿児島市 城山ホテル鹿児島
開催日: 2018/06/05 - 2018/06/08
Neural Fictitious Self-Play における探索由来のデータを含めない教師あり学習による性能改善
詳細
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2018年度人工知能学会全国大会（第32回）
回次: 32
開催地: 鹿児島県鹿児島市 城山ホテル鹿児島
開催日: 2018/06/05 - 2018/06/08
NFSPは強化学習を用いて不完全情報ゲームを解く手法であり，他の手法と比較して環境のダイナミクスや事前知識を用いることなくナッシュ均衡解を得られるというメリットがある． 本研究ではNFSPにおいて強化学習の探索で得られたデータを教師あり学習の学習に含めず，かつ探索の確率を一定に保つことで，単純化したポーカーゲームであるLeduc Hold'emにおいてNFSPの性能が有意に向上することを実験的に示す．また．種々の探索確率について同様の実験を行い，結果について議論する．
