UCTとは? わかりやすく解説

UCT

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2013/11/08 05:38 UTC 版)

UCT



UCT (Upper Confidence Tree)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/12/10 02:35 UTC 版)

モンテカルロ木探索」の記事における「UCT (Upper Confidence Tree)」の解説

探索と知識利用バランスを取る1つ方法は、Levente Kocsis と Csaba Szepesvári2006年発表した UCT(木に適用したUpper Confidence Bound 1)である。UCT は Auer, Cesa-Bianchi, Fischer2002年発表した UCB1 (Upper Confidence Bound 1) に基づく方法である。Kocsis と Szepesváriw n + c lnN n {\displaystyle {\frac {w}{n}}+c{\sqrt {\frac {\ln N}{n}}}} が最大となる子ノード選択することを提案している。各変数以下の通り。 w は勝った回数 n はこのノードシミュレーション回数 N は全シミュレーション回数 c は定数理論上は 2 {\displaystyle {\sqrt {2}}} であるが、実際探索上手く行くように調整する第1項勝率知識利用である。第2項探索表現していて、シミュレーション回数少ないのを選択するようにする。

※この「UCT (Upper Confidence Tree)」の解説は、「モンテカルロ木探索」の解説の一部です。
「UCT (Upper Confidence Tree)」を含む「モンテカルロ木探索」の記事については、「モンテカルロ木探索」の概要を参照ください。

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