학술논문
Hyper-parameter Optimization for Monte Carlo Tree Search using Self-play
이용수 4
- 영문명
- 발행기관
- 한국스마트미디어학회
- 저자명
- 이진선(Jin-Seon Lee) 오일석(Il-Seok Oh)
- 간행물 정보
- 『스마트미디어저널』Vol9, No.4, 36~43쪽, 전체 8쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2020.12.30
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국문 초록
영문 초록
The Monte Carlo tree search (MCTS) is a popular method for implementing an intelligent game program. It has several hyper-parameters that require an optimization for showing the best performance. Due to the stochastic nature of the MCTS, the hyper-parameter optimization is difficult to solve. This paper uses the self-playing capability of the MCTS-based game program for optimizing the hyper-parameters. It seeks a winner path over the hyper-parameter space while performing the self-play. The top-q longest winners in the winner path compete for the final winner. The experiment using the 15-15-5 game (Omok in Korean name) showed a promising result.
목차
I. INTRODUCTION
II. MCTS ALGORITHM AND HYPER-PARAMETERS
III. ALGORITHM FOR HYPER-PARAMETER OPTIMIZATION OF MCTS
IV. m-n-k GAME AS A TESTBED
V. EXPERIMENTS
VI. CONCLUSIONS
REFERENCES
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