Solving nonograms using Neural Networks

要約

ノノグラムは、ヘッダーにある数字に従って、グリッド内のセルに色を付けるか空白のままにしなければならない論理パズルです。
この研究では、ヒューリスティック アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、およびニューラル ネットワークを使用したヒューリスティック アルゴリズムを使用して、この種の論理問題を解決するためのさまざまな手法を分析します。
さらに、ニューラル ネットワークをトレーニングするための公開データセットを生成します。
このデータセットとアルゴリズムのコードを公開しました。
ヒューリスティック アルゴリズムとニューラル ネットワークを組み合わせることで、最良の結果が得られました。
最先端のレビューによると、これまでの作品では、ニューラル ネットワークを使用してノノグラムを解決したり、ネットワークを他のアルゴリズムと組み合わせて解決プロセスを加速したりすることはありませんでした。

要約(オリジナル)

Nonograms are logic puzzles in which cells in a grid must be colored or left blank according to the numbers that are located in its headers. In this study, we analyze different techniques to solve this type of logical problem using an Heuristic Algorithm, Genetic Algorithm, and Heuristic Algorithm with Neural Network. Furthermore, we generate a public dataset to train the neural networks. We published this dataset and the code of the algorithms. Combination of the heuristic algorithm with a neural network obtained the best results. From state of the art review, no previous works used neural network to solve nonograms, nor combined a network with other algorithms to accelerate the resolution process.

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