プレゼンテーション・パターンに基づくチェック


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4		パターン番号	パターンに関係したコメント等	それ以外のコメント等
5	岩瀬翔	No.21 テイクホームギフト
6	長浜祐貴	No.21 テイクホームギフト	人に伝える方法として、他のアルゴリズムとの比較があればより伝えやすいと思った
7	山入端峻	No. 1 メインメッセージ	モンテカルロ法の計算コスト(回数)を精度を下げずにどうやって減らすかという手法に見えたのだが、実際は勝率を上げるための話のようであった。最初にどちらが目的なのか、あるいは両方なのかというのを先に大きく示しておいたほうがよかったかもしれない。
8	岩元謙太	No. 1 メインメッセージ	何について調べたいのかがよくわからなかった。
9	西島本純	No. 4 ストーリーライン	自身が将棋が好きということがあり、この論文を選択した。２手前のシミュレーション結果を継承し、選ばれなかったノードを選択肢としてプレイアウトするという方法を用いて勝率が上がるという結果であった。なぜ２手前を継承すると強くなるのかという理由の説明がなかった。
10	東川上一成	No. 4 ストーリーライン	プレゼンの終わりに、各実験の結果に対して、発表者個人の意見として理由や原因を示してくれるとわかりやすいと思う
11	慶留間諒大	No. 6 図のチカラ	UCB1とUCTアルゴリズムというのが今回の提案手法の肝だと思うので、そこの図をもう少しわかりやすくできれば良かった思う。
12	玉城翔	No. 6 図のチカラ
13	潮平寛弥	No.21 テイクホームギフト	シミュレーションを用いて結果を予想してもその結果通りにならないかもしれないが、そこに至るまでの過程が面白い。
14	與那嶺貴雄	No.21 テイクホームギフト	全探索じゃなくて、モンテカルロ法という乱数を用いて解を求めて行く方法で、ある程度の勝率が保証されているということが、面白かったです。	発表の緊張が伝わりました。
15	當間			・プレゼン自作してない？（自作したなら自分の名前も書こう）・文献情報を明示しよう。・ページ番号付けよう。・UCB1値は「有望さ」を示していると思うが、Xiの平均値はどう算出する？・UCTアルゴリズムにおける「末端ノード」とは？・UCTにおける継承では閾値次第で大きくPO数、勝率が変化するように見えるが、どのように調整する？・1手10秒対局実験は、何を見るための実験？・図8は割引率rが高いほど探索数が多いようだが、これはユニーク局面数？