用于计算机中国象棋的比较训练
人工智能
2018-01-24 v1
摘要
本文描述了比较训练（CT）在自动特征权重调优中的应用，其最终目标是改进中国象棋程序中所用的评估函数。首先，我们提出一种 n-tuple 网络来提取特征，因为 n-tuple 网络通过大量特征仅需极少专家知识，同时便于访问。其次，我们提出一种将渐进评估（tapered eval）纳入 CT 的新评估方法。实验表明，在相同的特征与中国象棋程序下，自动调优的比较训练特征权重相对于手工调优的权重取得了 86.58% 的胜率。上述训练版本随后通过添加额外特征（最重要的是 n-tuple 特征）得以改进。该改进版本相对于无额外特征的训练版本取得了 81.65% 的胜率。
引用
@article{arxiv.1801.07411,
title = {Comparison Training for Computer Chinese Chess},
author = {Wen-Jie Tseng and Jr-Chang Chen and I-Chen Wu and Tinghan Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.07411},
year = {2018}
}
备注
Submitted to IEEE Transaction on Games