Abstrakt. Att bygga en stark dator Go-spelare är ett långvarigt öppet problem. I den här artikeln överväger vi det relaterade problemet med att förutsäga de åtgärder som görs av Go experter i professionella spel. Förmågan att förutsäga experters rörelser är användbar, eftersom det i princip kan användas för att begränsa sökningen som görs av en dator Go spelare. Vi applicerade en ensemble av konvolutionella neurala nätverk på detta problem. Vårt huvudsakliga resultat är att ensemblen lär sig att förutsäga 36,9% av de drag som görs i test expert Go spel, förbättra på toppmoderna, och att det bästa enskilda konvolutionella neurala nätverket av ensemblen uppnår 34% noggrannhet. Detta nätverk har mindre än 10 4 parametrar.
2008 skapade REF ett konvolutionellt neuralt nätverk för att spela Gå med hjälp av en ensemble av nätverk.
Mimicking Go Experts with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Algorithmica', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}