↑: [[深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版 (EXAMPRESS)]] - 論理的に無駄な[[探索]]を省く方法 - ゲーム戦略で用いられる - [[zk/ref/Mini-Max法|Mini-Max法]]を拡張発展させたもの - それまでに発見した自分番で最も大きい値をα値し それまでに発見した相手番で最も小さい値をβ値とする - 下図のようにM1が3の時にM2が4以上だとY1はM1を必ず選ぶので以降の枝をチェックしなくて済むようになる→[[zk/ref/βカット|βカット]] - [[zk/ref/αカット|αカット]]はその逆 ![[アルファ-ベータ法excalidraw.svg]]