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Bootstrapping from Game Tree Search

2009· article· en· 48 citations· W2114735315 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Le tri à trois modèles

les 1 000 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Machine learning algorithm for updating heuristic evaluation functions in game tree search.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It develops a machine-learning algorithm for chess evaluation.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

AI algorithm for learning from game-tree search is computer science, not research studies.

Résumé

In this paper we introduce a new algorithm for updating the parameters of a heuristic evaluation function, by updating the heuristic towards the values computed by an alpha-beta search. Our algorithm differs from previous approaches to learning from search, such as Samuel's checkers player and the TD-Leaf algorithm, in two key ways. First, we update all nodes in the search tree, rather than a single node. Second, we use the outcome of a deep search, instead of the outcome of a subsequent search, as the training signal for the evaluation function. We implemented our algorithm in a chess program Meep, using a linear heuristic function. After initialising its weight vector to small random values, Meep was able to learn high quality weights from self-play alone. When tested online against human opponents, Meep played at a master level, the best performance of any chess program with a heuristic learned entirely from self-play.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

La notice

Revue
Thématique
Artificial Intelligence in Games
Domaine
Computer Science
Établissements canadiens
University of Alberta
Organismes subventionnaires
Mots-clés
Incremental heuristic searchEvaluation functionBeam searchHeuristicComputer scienceSearch algorithmArtificial intelligenceNull-move heuristicBootstrapping (finance)Search treeFunction (biology)Best-first searchOutcome (game theory)Tree (set theory)Node (physics)Machine learningAlgorithmMathematicsEngineering
Résumé présent dans OpenAlex
oui