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アイテム
降りるべき局面の認識による1人麻雀プレイヤの4人麻雀への適用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95804
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/958044c7b8ffc-8c0e-4cdb-9ef2-2b16bbf475ae
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Symposium(1) | |||||||
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公開日 | 2013-11-01 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 降りるべき局面の認識による1人麻雀プレイヤの4人麻雀への適用 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Adapting One-Player Mahjong Player to Four-Player Mahjong by Recognising Fold Situations | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
マンチェスター大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東京大学 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The University of Manchester | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The University of Tokyo | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
The Uiversity of Tokyo | ||||||||
著者名 |
水上, 直紀
中張, 遼太郎
浦, 晃
三輪, 誠
鶴岡, 慶雅
近山, 隆
× 水上, 直紀 中張, 遼太郎 浦, 晃 三輪, 誠 鶴岡, 慶雅 近山, 隆
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著者名(英) |
Naoki, Mizukami
Ryotaro, Nakahari
Akira, Ura
Makoto, Miwa
Yoshimasa, Tsuruoka
Takashi, Chikayama
× Naoki, Mizukami Ryotaro, Nakahari Akira, Ura Makoto, Miwa Yoshimasa, Tsuruoka Takashi, Chikayama
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | コンピュータ麻雀プレイヤの研究はあまり行われておらず、実力も平均レベルに届いていない状態である。 本研究では4人零和不確定不完全情報ゲームである麻雀の多人数という要素を削除した1人麻雀を考え、 1人麻雀と4人麻雀の差を解析し、その差を埋めることで1人麻雀の4人麻雀への適用を図る。 解析の結果、4人麻雀と1人麻雀の最も大きな差は降りでことが分かったため、降りるべき局面を機械学習により認識できるようにした。 降りを認識したプレイヤを4人麻雀で評価し、降りを認識しないプレイヤより有意に強いことを示した。 また得られたプレイヤは平均プレイヤと同等の実力であることを確認した。 |
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論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | The research of computer mahjong player is not active. Computer mahjong player not play better than average player. In this study, we analyze difference Four-Player Mahjong and One-Player Mahjong that reduce the number of person, minimize the error, and Adapt One-Player Mahjong Player to Four-Player Mahjong. Computer mahjong player can Recognising Fold Situations by using machine learning. Computer mahjong player that can Recognising Fold Situations show that play better than Computer mahjong player that can not. Computer mahjong player play as well as average player. |
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書誌情報 |
ゲームプログラミングワークショップ2013論文集 p. 1-7, 発行日 2013-11-01 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |