DAIKI SUEHIRO

J-GLOBAL         Last updated: Apr 12, 2017 at 23:25
 
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Name
DAIKI SUEHIRO
Affiliation
Kyushu University
Section
Faculty of Information Science and Electrical Engineering Department of Advanced Information Technology

Research Areas

 
 

Academic & Professional Experience

 
Apr 2017
 - 
Today
Assistant Professor, Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
 
Jun 2016
 - 
Mar 2016
Research Assistant Professor, Faculty of Arts and Science, Kyushu University
 
May 2016
 - 
May 2016
Researcher, Faculty of Arts and Science, Kyushu University
 
Apr 2014
 - 
Apr 2016
System Engineering Laboratory, Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation
 

Education

 
Apr 2011
 - 
Mar 2014
Department of Informatics, Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
 

Published Papers

 
Hiroaki Ogata, Yuta Taniguchi, Daiki Suehiro, Atsushi Shimada, Misato Oi, Fumiya Okubo, Masanori Yamada, Kentaro Kojima
Practitioner Track Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference   155-162   Mar 2017   [Refereed]
Xinyu Fu,Atsushi Shimada,Hiroaki Ogata,Yuta Taniguchi,Daiki Suehiro
Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference, Vancouver, BC, Canada, March 13-17, 2017   280-288   2017   [Refereed]
SUEHIRO Daiki, HATANO Kohei, BANNAI Hideo, TAKIMOTO Eiji, TAKEDA Masayuki
The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)   97(3) 593-600   Mar 2014   [Refereed]
近年,将棋の評価関数の設計においては,機械学習を応用してパラメータの自動調整を行う手法が主流となっている.ただし,評価項目(特徴)は作成者の棋力,感覚に基づいて用意されることが多く,これまで,複数の駒同士の関係など,複雑な特徴が数多く考案されてきた.本研究では,明示的に用意する特徴としては局面を表す基本的で単純なもののみとし,多項式カーネルとサポートベクターマシン(SVM)を用いて評価関数の学習を行う手法を提案する.多項式カーネルを用いることにより,単項式で表現できる特徴間のn項関係を,全...
Daiki Suehiro,Kohei Hatano,Shuji Kijima,Eiji Takimoto,Kiyohito Nagano
Algorithmic Learning Theory - 23rd International Conference, ALT 2012, Lyon, France, October 29-31, 2012. Proceedings   260-274   2012   [Refereed]
Daiki Suehiro,Kohei Hatano,Eiji Takimoto
Algorithmic Learning Theory - 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011. Proceedings   324-337   2011   [Refereed]

Misc

 
Time Series Classification Based on Random Shapelets
Daiki Suehiro, Kengo Kuwahara, Kohei Hatano and Eiji Takimoto
   Dec 2016   [Refereed]
末廣 大貴, 毛利 考佑, 谷口 雄太, 大久保 文哉, 島田 敬士, 緒方 広明
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   116(259) 79-84   Oct 2016
SUEHIRO Daiki, HATANO Kohei, TAKIMOTO Eiji
電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習   112(279) 243-249   Oct 2012
The formulation of Ranking SVMs is popular for maximizing AUC scores. More precisely, the formulation is given as a hard/soft margin optimization over pn pairs of p positive and n negative instances. Directly solving the problem is impractical sin...
末廣 大貴, 畑埜 晃平, 坂内 英夫, 瀧本 英二, 竹田 正幸
ゲームプログラミングワークショップ2010論文集   2010(12) 23-27   Nov 2010   [Refereed]
近年,コンピュータ将棋における評価関数は,機械学習を応用したパラメータの自動調整を行う手法が主流となっている.ただし,評価項目(特徴)は,作成者の考え,感覚に基づいて用意されることがほとんどである.本論文では,プロ棋士の棋譜を学習サンプルとして,カーネル法とサポートベクトルマシンを用いて学習を行う手法を提案する.カーネル法を用いることにより,作成者があらかじめ複雑な特徴を用意せずとも,局面を表現する単純な特徴のみから,特徴間のn項関係などのより高次な特徴のが暗に生成され,その特徴空間で学習...
SUEHIRO Daiki, HATANO Kohei, BANNAI Hideo, TAKIMOTO Eiji, TAKEDA Masayuki
IEICE technical report   110(265) 113-118   Oct 2010
Recently, automatic optimization of parameters by applying machine learning methods has become a mainstream approach for developing good evaluation functions in shogi. However, the features used in the evaluation functions are prepared by the deve...