金子知適

J-GLOBALへ         更新日: 18/07/27 23:39
 
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研究者氏名
金子知適
 
カネコ トモユキ
所属
東京大学大学院
部署
総合文化研究科
職名
准教授
その他の所属
情報学環

研究分野

 
 

論文

 
強化学習を用いた評価関数の作成手法の信頼性の分析
嶽 俊太郎, 金子 知適.
情報処理学会ゲームプログラミングワークショップ予稿集      2017年11月   [査読有り]
GVG-AI のための Monte Carlo Tree Search の改善に関する研究
OH HYUNWOO, 金子 知適
情報処理学会ゲームプログラミングワークショップ予稿集      2017年11月   [査読有り]
局面の組合せを用いた囲碁評価関数の学習
万代 悠作, 金子 知適.
情報処理学会ゲームプログラミングワークショップ予稿集      2017年11月   [査読有り]
モンテカルロ木探索における状態価値の推定方法の改善
今川 孝久, 金子 知適.
情報処理学会ゲームプログラミングワークショップ予稿集      2017年11月   [査読有り]
Takahisa Imagawa,Tomoyuki Kaneko
Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence, TAAI 2017, Taipei, Taiwan, December 1-3, 2017   202-207   2017年   [査読有り]

Misc

 
大森翔太朗, 金子知適
情報処理学会研究報告(Web)   2015(GI-34) VOL.2015-GI-34,NO.6 (WEB ONLY)   2015年6月
金子 知適
情報処理   55(8)    2014年7月
志水翔, 金子知適
情報処理学会研究報告. GI, [ゲーム情報学]   2013(1) 1-7   2013年2月
囲碁では,将棋などの他のゲームで使われるmin-max探索があまり有効でないことが知られている.これは,探索空間が広いだけでなく,評価関数の設計が難しいことが理由となっている.代わりに,モンテカルロ木探索が有効とされ,精力的な研究が行われている.本研究ではモンテカルロ木探索の効果を高める技術の一つであるRAVEに着目し,RAVEを改善する研究を行った.「RAVEは,情報が少ない局面の好ましさを,類似する局面の勝率を用いて見積もることで,モンテカルロ木探索の性能を高める手法」と一般化して考え...
山口 慶晃, 山口 和紀, 田中 哲朗, 金子 知適
情報処理学会研究報告. GI, [ゲーム情報学]   2011(12) 1-8   2011年6月
箱積みが最善引き分けの証明の別解
山口慶晃, 山口和紀, 田中哲朗, 金子知適
情報処理学会研究報告. GI, [ゲーム情報学]   2011(1) 1-8   2011年2月
田中 哲朗, 金子 知適
情報処理学会研究報告. GI, [ゲーム情報学]   2010(2) 1-8   2010年6月
将棋プログラム 「GPS 将棋」 を主記憶を共有しない並列環境で実行するシステムを試作した.作成したシステムを,300 台を超える PC からなるクラスタ環境で実行した結果,第 20 回世界コンピュータ将棋選手権決勝で 5 勝 2 敗で 3 位という成績をおさめた.
金子 知適
情報処理   47(12) 1378-1379   2006年12月
竹内 聖悟, 金子 知適, 川合 慧
情報処理学会研究報告. GI, [ゲーム情報学]   2005(87) 9-15   2005年9月
本稿では、将棋においてProbCutを静止探索へと応用し、その有効性を示した。ProbCutは浅い探索と深い探索の結果間の相関に基づく前向き枝刈手法で、はじめにオセロにおいて導入され^<?)>、チェスにおいても有効に応用された。しかし、将棋における先行研究では、有効性が限定的にしか示されていない。強いプログラムを作ることに成功していないという意味で原因は主に、将棋において局面の評価が難しいから他のゲームに比べ相関が低いこともこの問題を解決するために、ProbCutを通常探索にではなく静止探...

書籍等出版物

 
山口 和紀
東京大学出版会   2017年   ISBN:9784130624572
東京大学教養学部
東京大学出版会   2015年   ISBN:9784130033466
瀧澤 武信, 松原 仁, 古作 登, 橋本 剛, 小谷 善行, 鶴岡 慶雅, 山下 宏, 金子 知適, 保木 邦仁, 伊藤 毅志, 竹内 章, 篠田 正人
技術評論社   2012年9月   ISBN:4774153265