| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2017-11-03 |
| タイトル |
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タイトル |
深層学習を用いて役職推定を行う人狼知能エージェントの開発 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Development of AI Wolf Agent Deducing Player's Role Using Deep Learning |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ゲームAI |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人狼 |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
深層学習 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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東北大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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東北大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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東北大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Sciences, Tohoku University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Sciences, Tohoku University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Sciences, Tohoku University |
| 著者名 |
大川, 貴聖
吉仲, 亮
篠原, 歩
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| 著者名(英) |
Takaaki, Okawa
Ryo, Yoshinaka
Ayumi, Shinohara
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
人狼ゲームで勝利するためには，各プレイヤの役職を推定することが重要である．先行研究では，サポートベクターマシンを用いて人狼を推定する手法が提案された．本論文では，先行研究を基に，深層学習を用いて役職を推定するエージェントを提案する．学習で使用する特徴を増やし，学習モデルをサポートベクターマシンから多層パーセプトロンに変更した．また，計算機実験において，過去の人狼知能大会のエージェントと対戦し，その勝率と推定精度に対する評価を行った．その結果，提案手法が有効であることを確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Deducing each player's role is important to win the Werewolf game. A previous study has pro-posed a method that deduces a werewolf using Support Vector Machine. This paper proposes an AI Wolf agent that deduces player's role using Deep Learning on the basis of the previous study. We use more features in the learning and change the learning model from Suppport Vector Machine to Multilayer Perceptron. In addition, we performed some computer experiments that compared the proposed method with AI Wolf agents of a past AI Wolf Contest, and we evaluated our agent's winning rate and deduction accuracy. The experimental results validate that the proposal method is effective. |
| 書誌情報 |
ゲームプログラミングワークショップ2017論文集
巻 2017,
p. 50-55,
発行日 2017-11-03
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-GPWS2017008.pdf (786.3 kB)
