著者
山下 宏
雑誌
ゲームプログラミングワークショップ2022論文集
巻号頁・発行日
vol.2022, pp.167-174, 2022-11-04

将棋の棋譜から対局者名を深層学習で推測した。アマの棋譜とプロの棋譜、それぞれ別に検証した結果、アマは98.9 %、プロは57.2 %を特定できた。棋譜は1 局面だけを与えるのでなく、連続した64 局面以上を与えると精度が上がる。また対局日の情報は重要である。40 年など長期間にわたるプロの棋譜では流行の戦法を多くの棋士が指すため特定が難しい。アマのネット将棋の棋譜は短期間、短時間で指されるため好みの陣形を何度も選択しやすく個人の特定が容易である。

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「将棋の棋譜から対局者名を深層学習で推測。アマの棋譜とプロの棋譜それぞれ別に検証した結果、アマは98.9 %、プロは57.2 %を特定。アマのネット将棋の棋譜は短期間、短時間で指されるため好みの陣形を何度も選択しやすく個人の特定が容易である。」 へぇ。 https://t.co/UXOAyLxPsX
(備忘録) 棋譜から対局者の名前を推定。 アマの場合はかなり高精度に推定できるらしい 将棋の棋譜から対局者名を深層学習で推測 https://t.co/oab2F6e2oU

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