金子知適

J-GLOBALへ         更新日: 18/11/08 15:34
 
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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

 
Heterogeneous Multi-Task Learning of Evaluation Functions for Chess and Shogi
万 山川、金子知適
ICONIP 2018 (The 25th International Conference on Neural Information Processing)      2018年12月
Building Evaluation Functions for Chess and Shogi with Uniformity Regularization Networks
万 山川、金子知適
IEEE CIG 2018 (2018 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games)      2018年8月
Estimating the maximum expected value through upper confidence bound of likelihood.
今川 孝久、金子知適
Technologies and Applications of Artificial Intelligence, Taiwan, 2017      2017年12月
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]

Misc

 
LinUCB Applied to Monte Carlo Tree Search
万代 悠作、金子知適
The 14th International Conference on Advances in Computer and Games      2015年7月
Parameter-Free Tree Style Pipeline in Asynchronous Parallel Game-Tree Search,
横山 秀、金子知適、田中 哲朗
The 14th International Conference on Advances in Computer and Games      2015年7月
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
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

講演・口頭発表等

 
様々な学習戦略と学習環境におけるHybrid Reward Architectureの性能の評価
藤村 悠太朗, 金子知適
第32回(2018) 人工知能学会全国大会   2018年6月5日   
「人工知能とコンピュータ将棋」 [招待有り]
金子知適
東京商工会議所   2016年7月15日   
Machine Learning of Evaluation Functions and Playing Styles in Shogi [招待有り]
金子知適
TCGA   2016年6月4日   
Recent Improvements in Game Tree Search Techniques and Shogi [招待有り]
金子知適
NCTU   2016年6月3日   
Machine Learning of Evaluation Functions and Playing Styles in Shogi [招待有り]
金子知適
JAIST Symposium on Game & Entertainment Technology & Its Application   2016年2月10日