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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성환 (한성대학교 컴퓨터공학과) 김영웅 (한성대학교 컴퓨터공학부)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제17권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
119 - 124 (6page)

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1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플(DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진동하는 것으로 나타났다.
#Deep Learning #Chess Engine #Policy Network #Value Network #Monte Carlo Tree Search

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Clark, Christopher / 2014 / Teaching deep convolutional neural networks to play Go / arXiv preprint arXiv:1412.3409 google schola Cameron B. Browne / 2012 / A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods / IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 4(1):1~43 Crossref Barak Oshri / Predicting Moves in Chess using Convolution Neural Networks google schola Matthew Lai / 2015 / Giraffe: Using Deep Reinforcement Learning to Play Chess / arXiv:1509.01549v2 google schola https://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system google schola

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