2021

  • Yi, C. and Kaneko, T. Improving counterfactual regret minimization agents training in card game cheat using ordered abstraction Advances in computers and games 2021(to appear)
  • Nakayashiki, T. and Kaneko, T. Maximum entropy reinforcement learning in two-player perfect information games IEEE SSCI pp. 1-82021doi
  • Xu, F. and Kaneko, T. Local coordination in multi-agent reinforcement learning International conference on technologies and applications of artificial intelligence 2021(to appear)
  • Hu, Z. and Kaneko, T. Hierarchical advantage for reinforcement learning in parameterized action space IEEE international conference on games pp. 1-82021doi
  • Zhu, H. and Kaneko, T. Residual network for deep reinforcement learning with attention mechanism J. Inf. Sci. Eng. 37(3) pp. 517-5332021doi
more in 2021
  • Yi, C. and Kaneko, T. Improve counterfactual regret minimization agents training by setting limitations of numbers of steps in games 26th game programming workshop pp. 117-123 Information processing society in Japan2021
  • Sun, Y. and Kaneko, T. Prediction of werewolf players by sentiment analysis of game dialogue in japanese 26th game programming workshop pp. 186–191 Information processing society in Japan2021
  • 中屋敷, 金子 ついたて王手どうぶつしょうぎの提案とCFRによる戦略の学習 第26回ゲームプログラミングワークショップ pp. 34-41 情報処理学会2021url
  • 山下, 金子 2048 への方策勾配法の適用 第26回ゲームプログラミングワークショップ pp. 179-185 情報処理学会2021

2020

  • Kanagawa, Y. and Kaneko, T. Diverse exploration via infomax options Arxiv 2010.02756 pp. 1-212020arxiv
  • Gendre, Q. and Kaneko, T. Playing catan with cross-dimensional neural network ICONIP pp. 580-592 Springer2020doiarxivgithub
  • Nakayashiki, T. and Kaneko, T. Evaluation of loss function for stable policy learning in dobutsu shogi International conference on technologies and applications of artificial intelligence pp. 199-204 IEEE2020doi
  • Gendre, Q. and Kaneko, T. Ceramic: A research environment based on the multi-player strategic board game azul 25th game programming workshop pp. 155-160 Information processing society Japan2020github
more in 2020
  • 中屋敷, 金子 逆転の余地を考慮した評価関数の設計とどうぶつしょうぎによる評価 第25回ゲームプログラミングワークショップ pp. 22-29 情報処理学会2020url山下記念研究賞
  • Yi, C. and Kaneko, T. Improve counterfactual regret minimization for card game cheat 25th game programming workshop pp. 105-110 Information processing society Japan2020
  • Chen, C. and Kaneko, T. Application of dream to the board game geister 25th game programming workshop pp. 111-117 Information processing society Japan2020
  • Honghai, L. and Kaneko, T. Training japanese mahjong agent with two dimension feature representation 25th game programming workshop pp. 125-130 Information processing society Japan2020
  • 合田, 金子 離散行動空間における soft actor-critic の評価 第25回ゲームプログラミングワークショップ pp. 175-180 情報処理学会2020
  • , 金子 ProcgenBenchmark における汎化性能を高める強化学習 第25回ゲームプログラミングワークショップ pp. 118-124 情報処理学会2020

2019

  • Kaneko, T. and Takizawa, T. Computer shogi tournaments and techniques IEEE Transactions on Games 11(3) pp. 267-2742019doi
  • Mandai, Y. and Kaneko, T. RankNet for evaluation functions of the game of go ICGA Journal 41(2) pp. 78-91 IOS Press2019doi
  • Kanagawa, Y. and Kaneko, T. Rogue-gym: A new challenge for generalization in reinforcement learning IEEE conference on games (CoG) pp. 1-82019doiarxivgithub
  • Zhu, H. and Kaneko, T. Deep residual attention reinforcement learning International conference on technologies and applications of artificial intelligence pp. 1-62019doiexcellent paper award
  • Hu, Z. and Kaneko, T. Application of deep-rl with sample-efficient method in mini-games of StarCraft II International conference on technologies and applications of artificial intelligence pp. 1-62019doi
  • Chen, C. and Kaneko, T. Acquiring strategies for the board game geister by regret minimization International conference on technologies and applications of artificial intelligence pp. 1-62019doi
more in 2019
  • 中屋敷, 金子 どうぶつしょうぎを用いた AlphaZero の手法の調査 第24回ゲームプログラミングワークショップ pp. 86-93 情報処理学会2019GPW研究奨励賞
  • Chen, C. and Kaneko, T. Utilizing history information in acquiring strategies for board game geister by deep counterfactual regret minimization 24th game programming workshop pp. 20-27 Information processing society Japan2019
  • Cao, Y. and Kaneko, T. An extension of counterfactual regret minimization for multiplayer card games 24th game programming workshop pp. 28-33 Information processing society Japan2019
  • Yi, C. and Kaneko, T. Performance of counterfactual regret minimization with self-confirming equilibrium 24th game programming workshop pp. 49-55 Information processing society Japan2019
  • Hu, Z. and Kaneko, T. Enhancing sample efficiency of deep reinforcement learning to master the mini-games of StarCraft II 24th game programming workshop pp. 250-257 Information processing society Japan2019
  • Gendre, Q. and Kaneko, T. Counterfactual regret minimisation for playing the multiplayer bluffing dice game dudo 24th game programming workshop pp. 181-187 Information processing society Japan2019
  • Zhu, H. and Kaneko, T. Training agents with long-range information in deep reinforcement learning 24th game programming workshop pp. 188-194 Information processing society Japan2019
  • Jiachen, T. and Kaneko, T. Back prediction in the game of go 24th game programming workshop pp. 198-205 Information processing society Japan2019
  • Honghai, L. and Kaneko, T. Improving mahjong agent by predicting types of yaku 24th game programming workshop pp. 206-212 Information processing society Japan2019
  • , 金子 スタークラフト II のミニゲームにおけるマルチタスク強化学習 第24回ゲームプログラミングワークショップ pp. 250-257 情報処理学会2019

2018

  • Wan, S. and Kaneko, T. Heterogeneous multi-task learning of evaluation functions for chess and shogi Neural information processing, iconip pp. 347-358 Springer2018doi
  • Wan, S. and Kaneko, T. Building evaluation functions for chess and shogi with uniformity regularization networks IEEE conference on computational intelligence and games, cig pp. 1-8 IEEE2018doi
  • Mandai, Y. and Kaneko, T. An alternative multitask training for evaluation functions in the game of go IEEE technologies and applications of artificial intelligence pp. 132-1352018doi
  • Nakayashiki, T. and Kaneko, T. Learning of evaluation functions via self-play enhanced by checkmate search IEEE technologies and applications of artificial intelligence pp. 126-1312018doi
  • Zhu, H. and Kaneko, T. Comparison of loss functions for training of deep neural networks in shogi IEEE technologies and applications of artificial intelligence pp. 18-232018doi
  • Hyunwoo, O. and Kaneko, T. Deep recurrent Q-network with truncated history IEEE technologies and applications of artificial intelligence pp. 34-392018doi
  • Wang, T. and Kaneko, T. Application of deep reinforcement learning in werewolf game agents IEEE technologies and applications of artificial intelligence pp. 28-332018doi
  • Wan, S. and Kaneko, T. Pos2Pos: Automatic position-to-position translation in chess-like games 23rd game programming workshop pp. 51-54 Information processing society Japan2018
  • Imagawa, T. and Kaneko, T. Estimating the maximum expected value through upper confidence bound of likelihood IEEE conference on technologies and applications of artificial intelligence, taai pp. 202-207 IEEE2018doi
  • Wan, S. and Kaneko, T. Imitation learning for playing shogi based on generative adversarial networks IEEE conference on technologies and applications of artificial intelligence, taai pp. 92-95 IEEE2018doi
more in 2018
  • 万代, 金子 囲碁ニューラルネットワークの判断根拠の可視化 第23回ゲームプログラミングワークショップ pp. 9-15 情報処理学会2018url
  • 中屋敷, 金子 将棋用ニューラルネットワークへの顕著性抽出手法の適用 第23回ゲームプログラミングワークショップ pp. 1-8 情報処理学会2018
  • Zhu, H. and Kaneko, T. Playing the flappy bird with reinforcement learning algorithms 23rd game programming workshop pp. 153-159 Information processing society Japan2018
  • Chen, C. and Kaneko, T. Counterfactual regret minimization for the board game geister 23rd game programming workshop pp. 137-144 Information processing society Japan2018
  • Hu, Z. and Kaneko, T. Reinforcement learning with effective exploitation of experiences on mini-games of StarCraft II 23rd game programming workshop pp. 168-174 Information processing society Japan2018
  • 金川, 金子 ローグライクゲームによる強化学習ベンチマーク環境Rogue-gymの提案 第23回ゲームプログラミングワークショップ pp. 120-127 情報処理学会2018url
  • , 金子 人狼エージェントにおける深層Qネットワークの応用 第23回ゲームプログラミングワークショップ pp. 16-22 情報処理学会2018
  • Oh, 金子 LSTM の初期状態の学習による drqn の改善 第23回ゲームプログラミングワークショップ pp. 220-227 情報処理学会2018
  • 藤村, 金子 階層を考慮した模倣学習と強化学習の組み合わせ 第23回ゲームプログラミングワークショップ pp. 145-152 情報処理学会2018
  • 藤村, 金子 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 2018人工知能学会全国大会 2D4-02
  • 金子 国際大学対抗プログラミングコンテストで金メダル 2018url教養学部報 第604号
  • 金子 人工知能の進歩とゲーム研究 2018筑駒アカデメイア (公開講座)

2017

more in 2017
  • 今川, 金子 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 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 34-41 情報処理学会2017
  • 万代, 金子 局面の組合せを用いた囲碁評価関数の学習 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 8-14 情報処理学会2017
  • Oh, 金子 GVG-AI のための monte carlo tree search の改善に関する研究 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 56-63 情報処理学会2017
  • , 金子 強化学習を用いた評価関数の作成手法の信頼性の分析 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 250-257 情報処理学会2017
  • , 金子 Settlers of catanにおけるマップ自動生成の研究 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 250-257 情報処理学会2017
  • 渡辺, 金子 将棋における勾配ブースティング木を用いた評価関数 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 158-162 情報処理学会2017
  • , 金子 人狼ゲームエージェントにおける行動選択手法の比較 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 177-182 情報処理学会2017
  • 藤村, 金子 Hybrid reward architecture を用いたリアルタイムな意思決定の改善 第22回ゲームプログラミングワークショップ pp. 215-218 情報処理学会2017

2016

  • Mandai, Y. and Kaneko, T. Improved linuct and its evaluation on incremental random-feature tree IEEE conference on computational intelligence and games (CIG) IEEE2016doi
  • Imagawa, T. and Kaneko, T. Monte carlo tree search with robust exploration Computers and games 10068 pp. 34-46 Springer Verlag (LNCS)2016doi
  • Mandai, Y. and Kaneko, T. LinUCB applied to monte carlo tree search Theoretical Computer Science 644(6) pp. 114-126 Elsevier2016doi
  • Omori, S. and Kaneko, T. Learning of evaluation functions to realize playing styles in shogi PRICAI 2016: Trends in artificial intelligence 9810 pp. 367-379 Springer2016doi
more in 2016
  • 大森, 金子 将棋における棋譜から棋風を学習するための研究 情報処理学会論文誌 57(11) pp. 2374-23812016
  • 万代, 金子 確率的勾配降下法を用いたLinUCTのスケーラビリティの改善 情報処理学会論文誌 57(11) pp. 2328-23362016
  • 横山, 金子 ゲーム木に基づく並列探索での下位局面の分担 第21回ゲームプログラミングワークショップ pp. 1-5 情報処理学会2016
  • 今川, 金子 モンテカルロ木探索における子孫の勝敗確定時のプレイアウト結果の修正 第21回ゲームプログラミングワークショップ pp. 13-20 情報処理学会2016GPW研究奨励賞
  • Kaneko, T. Machine learning of evaluation functions and playing styles in shogi 2016TCGA (invited talk)
  • Kaneko, T. Recent improvements in game tree search techniques and shogi 2016NCTU (invited talk)
  • Kaneko, T. Machine learning of evaluation functions and playing styles in shogi 2016JAIST Symposium on Game and Entertainment Technology and Its Application (invited talk)
  • , 金子 畳み込みネットワークによる no-limit hold’em の研究 第21回ゲームプログラミングワークショップ pp. 94-99 情報処理学会2016
  • 島野, 金子 経験的知識と類似局面を用いた証明数探索の効率化 第21回ゲームプログラミングワークショップ pp. 129-134 情報処理学会2016
  • 渡辺, 金子 UCT における prior knowledge と方策学習を用いた個性の実現 第21回ゲームプログラミングワークショップ pp. 141-148 情報処理学会2016
  • 金子 人工知能とコンピュータ将棋 2016url東京商工会議所 講演

2015

  • Takeuchi, S. and Kaneko, T. Estimating ratings of computer players by the evaluation scores and principal variations in shogi 3rd international conference on applied computing and information technology (ACIT 2015) pp. 85-90 IEEE2015doi
  • Imagawa, T. and Kaneko, T. Enhancements in monte carlo tree search algorithms for biased game trees IEEE conference on computational intelligence and games (CIG) pp. 43-50 IEEE2015doipdf
  • Yokoyama, S. , Kaneko, T. and Tanaka, T. Parameter-free tree style pipeline in asynchronous parallel game-tree search Advances in computer games, acg 9525 pp. 210-222 Springer2015doipdf
  • Mandai, Y. and Kaneko, T. LinUCB applied to monte-carlo tree search Advances in computer games, acg 9525 pp. 41-52 LNCS, Springer2015doi
more in 2015
  • 金子 コンピュータが将棋を学ぶと? –思考するコンピュータ 高校生のための東大授業ライブ 学問からの挑戦 教養学部編 pp. 82-96 東京大学出版会2015
  • 金子 将棋の棋譜の指し手から意図を読みとる 情報学環紀要 89 pp. 119-1222015
  • 金子 コンピュータ将棋はなぜ強いのか –その技術と進歩– 2015url慶應義塾大学 自然科学研究教育センター・シンポジウム (招待講演)
  • 渡辺, 美添, 金子 モンテカルロ木探索を統合したプレイアウト方策の最適化 第20回ゲームプログラミングワークショップ pp. 5-11 情報処理学会2015GPW研究奨励賞
  • 横山, 金子 評価値を用いて展開制御したゲーム木に基づく並列探索 第20回ゲームプログラミングワークショップ pp. 46-53 情報処理学会2015
  • 万代, 金子 囲碁における linuct の性能評価 第20回ゲームプログラミングワークショップ pp. 107-112 情報処理学会2015
  • 大森, 金子 将棋における棋風を学習するための棋譜分析の取り組み 第20回ゲームプログラミングワークショップ pp. 32-39 情報処理学会2015
  • 島野, 金子 証明数と経験的知識を用いた探索の効率化 第20回ゲームプログラミングワークショップ pp. 107-112 情報処理学会2015
  • 大森, 金子 機械学習を用いた将棋における棋風の学習の研究 情報処理学会研究報告 2015-GI-34 pp. 1-72015

2014

  • Hoki, K. and Kaneko, T. Large-scale optimization for evaluation functions with minimax search Journal of Artificial Intelligence Research 49 pp. 527-568 AI access foundation2014doi
more in 2014
  • 今川, 金子 難しさが手番で異なるゲームのモデル化とモンテカルロ木探索の性能の分析・改善 情報処理学会論文誌 55(11) pp. 2353-2361 情報処理学会2014
  • 志水, 金子 局面の局所的な類似性を利用したモンテカルロ木探索の効率化 情報処理学会論文誌 55(11) pp. 2362-2369 情報処理学会2014
  • 金子 将棋の自動解説の試み 情報処理 55(8) pp. 857-857 情報処理学会20142013年度論文賞の受賞論文紹介
  • 横山, 金子 非同期並列ゲーム木探索での効果的な計算ノード割り当て 第19回ゲームプログラミングワークショップ pp. 82-88 情報処理学会2014url
  • 万代, 金子 LinUCB のモンテカルロ木探索への応用 第19回ゲームプログラミングワークショップ pp. 174-179 情報処理学会2014
  • 志水, 金子 二人ゲームプレイヤのPrior knowledgeを用いたUCTによる個性の実現手法と評価 第19回ゲームプログラミングワークショップ pp. 188-195 情報処理学会2014url研究奨励賞
  • 大森, 金子 将棋での少数の棋譜からの評価関数の学習における拘束条件の研究 第19回ゲームプログラミングワークショップ pp. 41-47 情報処理学会2014
  • 今川, 金子 多腕バンディットアルゴリズムの mcts への応用と性能の分析 第19回ゲームプログラミングワークショップ pp. 145-150 情報処理学会2014
  • , 金子 囲碁 ai で使う補正あり ucb アルゴリズムの性能改善 第19回ゲームプログラミングワークショップ pp. 171-173 情報処理学会2014

2013

  • Hoki, K. , Kaneko, T. , Yokoyama, D. , Obata, T. , Yamashita, H. , Tsuruoka, Y. and Ito, T. A system-design outline of the distributed-shogi-system akara 2010 14th acis international conference on software engineering, artificial intelligence, networking and parallel/distributed computing (SNPD) pp. 466-471 IEEE2013doi
  • Hoki, K. , Kaneko, T. , Kishimoto, A. and Ito, T. Parallel dovetailing and its application to depth-first proof-number search ICGA Journal 36(1) pp. 22-36 IOS Press2013
more in 2013
  • 金子, 田中 多数の計算機を活用したゲーム木探索技術の進歩 : 三浦弘行八段とGPS将棋との対局を振り返って 情報処理 54(9) pp. 914-922 情報処理学会2013
  • 志水, 金子 局面の局所的な類似性を利用したモンテカルロ木探索の効率化 第18回ゲームプログラミングワークショップ pp. 130-133 情報処理学会2013
  • 今川, 金子 難しさが手番で異なる局面でのモンテカルロ木探索の性能の改善 第18回ゲームプログラミングワークショップ pp. 162-169 情報処理学会2013
  • 志水, 金子 局面の局所的な類似性を利用したモンテカルロ木探索の効率化 情報処理学会研究報告. ゲーム情報学 2013 pp. 1-7 情報処理学会2013
  • 松原, 金子 ここまで来たコンピュータ将棋 2013公立はこだて未来大学特別講演

2012

  • Kaneko, T. and Hoki, K. Analysis of evaluation-function learning by comparison of sibling nodes Advances in computer games 13 (LNCS) 7168 pp. 158-169 Springer2012doi
  • Hoki, K. and Kaneko, T. The global landscape of objective functions for the optimization of shogi piece values with a game-tree search Advances in computer games 13 (LNCS) 7168 pp. 184-195 Springer2012doi
  • Yamaguchi, Y. , Yamaguchi, K. , Tanaka, T. and Kaneko, T. Infinite connect-four is solved: Draw Advances in computer games 13 (LNCS) 7168 pp. 208-219 Springer2012doi
more in 2012
  • 金子, 田中 最善手の予測に基づくゲーム木探索の分散並列実行 情報処理学会論文誌 53(11) pp. 2517-2524 情報処理学会2012
  • 金子 コンピュータ将棋を用いた棋譜の自動解説と評価 情報処理学会論文誌 53(11) pp. 2525-2532 情報処理学会2012
  • 瀧澤, 松原, 古作, 橋本, 小谷, 鶴岡, 山下, 金子, 保木, 伊藤, 竹内, 篠田 人間に勝つコンピュータ将棋の作り方 技術評論社2012分担執筆 (第5章)
  • 金子, 田中 GPS将棋とテキストプロトコルによる大規模将棋ソフトウェアの組み立て コンピュータソフトウェア 29(1) pp. 75-81 日本ソフトウェア科学会2012doi
  • 金子 コンピュータ将棋の評価関数と棋譜を教師とした機械学習 人工知能学会誌 27(1) pp. 75-82 人工知能学会2012
  • 金子 コンピュータ将棋は寝ている間に強くなる– それでもまだ人間を越えられない 2012情報オリンピック春合宿特別公演
  • 金子 コンピュータが将棋を学ぶと? 2012高校生のための金曜特別講座 (教養学部)
  • Kaneko, T. Real time commentary system for shogi 1st Workshop on Games and NLP (GAMNLP-12)2012
  • 金子 本当に強い!? 800台の探索 2012GPW ナイトセッション (招待講演)
  • 松原, 保木, 伊藤, 山下, 金子 個性を持った将棋プログラムを目指して–強くするという目標を達成した後に– 2012CEDEC2012 (パネル)

2011

  • Yoshizoe, K. , Kishimoto, A. , Kaneko, T. , Yoshimoto, H. and Ishikawa, Y. Scalable distributed monte-carlo tree search Proceedings of the 4th symposium on combinatorial search (SoCS’2011) pp. 180-187 AAAI Press2011
more in 2011
  • 保木, 金子, 横山, 小幡, 山下 あから2010勝利への道 : 2.あから2010のシステム設計と操作概要 情報処理 52(2) pp. 162-169 情報処理学会2011
  • 鶴岡, 金子, 山下, 保木 あから2010勝利への道 : 4.清水女流王将 vs あから2010:コンピュータの思考過程を追う 情報処理 52(2) pp. 175-180 情報処理学会2011
  • 金子 最高峰を目指すコンピュータ将棋 2011第52回プログラミング・シンポジウム 招待講演
  • 山口, 山口, 田中, 金子 箱積みが最善引き分けの証明の別解 2011-GI-26 pp. 1-82011
  • 山口, 山口, 田中, 金子 箱積みが最善引き分けの証明 2011-GI-25 pp. 1-82011
more before 2011

2010

  • Takeuchi, S. , Kaneko, T. and Yamaguchi, K. Evaluation of game tree search methods by game records IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 2(4) pp. 288-302 IEEE2010doi
  • Kaneko, T. Parallel depth first proof number search Proceedings of the twenty-fourth aaai conference on artificial intelligence pp. 95-100 AAAI Press2010
more in 2010
  • 金子, 山口 将棋の棋譜を利用した大規模な評価関数の学習 情報処理学会論文誌 51(12) pp. 2141-2148 情報処理学会2010創立50周年記念論文
  • 金子, 田中, 山口, 川合 新規節点で固定深さの探索を行うdf-pnの拡張 情報処理学会論文誌 51(11) pp. 2040-2047 情報処理学会2010
  • 田中, 金子 4 大規模クラスタシステムでの実行: GPS将棋の試み 情報処理 51(8) pp. 1008-1015 情報処理学会2010
  • 金子 コンピュータ将棋の挑戦 – トッププロに追いつく日、追い越す日は来るのか? – 2010第16回ビジュアリゼーションカンファレンス 招待講演
  • 森脇, 金子 自動対戦サーバFloodgate コンピュータ将棋協会誌 20 pp. 3-102010pdf
  • 保木, 金子 Minimax探索最適化の関数形 第15回ゲームプログラミングワークショップ pp. 67-70 情報処理学会2010
  • 竹内, 金子, 山口 将棋における,評価関数を用いたモンテカルロ木探索 第15回ゲームプログラミングワークショップ pp. 86-89 情報処理学会2010url
  • 山本, 竹内, 金子, 田中 コンピュータ将棋における magic bitboard の提案と実装 第15回ゲームプログラミングワークショップ pp. 42-48 情報処理学会2010url
  • 山本, 竹内, 金子, 保木 チェスの棋譜を利用した評価関数の学習 第15回ゲームプログラミングワークショップ pp. 75-78 情報処理学会2010url

2009

more in 2009
  • 金子 最近のコンピュータ将棋の技術背景とGPS将棋 情報処理 50(9) pp. 878-886 情報処理学会2009
  • 金子 棋譜から学ぶ将棋プログラム 情報処理 50(7) pp. 6752009
  • 金子 コンピュータ将棋・囲碁の最新動向 2009電子情報通信学会東京支部講演会
  • 竹内, 金子, 山口 局面の情報を利用した,静止探索中の動的手生成 第14回ゲームプログラミングワークショップ pp. 156-161 情報処理学会2009
  • 金子 コンピュータ将棋を用いた棋譜の自動解説と評価 第14回ゲームプログラミングワークショップ pp. 1-9 情報処理学会2009pdf
  • 金子 コンピュータ将棋とコンピュータ囲碁の最近の進歩 2009物理教室談話会
  • 金子 An introduction to osl 2009コンピュータ将棋協会例会
  • 金子 Game programming seminar将棋優勝 名人への第一歩 2009教養学部報 第523号

2008

  • Takeuchi, S. , Kaneko, T. and Yamaguchi, K. Evaluation of monte carlo tree search and the application to go IEEE symposium on computational intelligence and games pp. 191-198 IEEE2008doi
more in 2008
  • 金子 将棋の棋譜を利用した,大規模な評価関数の調整 第13回ゲームプログラミングワークショップ pp. 152-159 情報処理学会2008pdf山下記念研究賞
  • 竹内, 金子, 山口 棋譜データにおける勝率を利用したモンテカルロ木探索の性能評価手法 第13回ゲームプログラミングワークショップ pp. 9-16 情報処理学会2008

2007

  • Takeuchi, S. , Kaneko, T. , Yamaguchi, K. and Kawai, S. Visualization and adjustment of evaluation functions based on evaluation values and win probability Proceedings of the twenty-second aaai conference on artificial intelligence pp. 858-863 AAAI Press2007
more in 2007
  • 金子, 田中, 山口, 川合 駒の関係を利用した将棋の評価関数の学習 情報処理学会論文誌 48(11) pp. 3438-3445 情報処理学会2007平成20年度論文賞
  • 竹内, , 金子, 山口, 川合 勝率に基づく評価関数の評価と最適化 情報処理学会論文誌 48(11) pp. 3446-3454 情報処理学会2007
  • 副田, 美添, 岸本, 金子, 田中, ミュラー 証明数と反証数を用いた $\lambda$ 探索 情報処理学会論文誌 48(11) pp. 3455-3462 情報処理学会2007
  • 金子 兄弟節点の比較に基づく評価関数の調整 第12回ゲームプログラミングワークショップ pp. 9-16 情報処理学会2007
  • 竹内, 金子, 山口 情報量に基づく探索制御手法 – チェスにおけるSingular extensionへの応用 第12回ゲームプログラミングワークショップ pp. 52-59 情報処理学会2007
  • 吉本, 岸本, 金子, 美添 DFUCTの囲碁への応用について 第12回ゲームプログラミングワークショップ pp. 30-35 情報処理学会2007

2006

  • Soeda, S. , Kaneko, T. and Tanaka, T. Dual lambda search and shogi endgames Advances in computer games 4250 pp. 126-139 Springer-Verlag2006doi
  • Yoshimoto, H. , Yoshizoe, K. , Kaneko, T. , Kishimoto, A. and Taura, K. Monte carlo go has a way to go Twenty-first national conference on artificial intelligence pp. 1070-1075 AAAI Press2006
more in 2006
  • 竹内, , 金子, 川合 勝率と評価値の歪みに基づく評価関数調整法 –将棋における進行度差の評価– 第11回ゲームプログラミングワークショップ pp. 56-63 情報処理学会2006
  • 金子 ゲームプログラミングにおける機械学習 2006公立はこだて未来大学 講演会

2005

  • Soeda, S. , Kaneko, T. and Tanaka, T. Enhancement of dual lambda search The 10th game programming workshop pp. 150-1532005
more in 2005
  • 金子, 田中, 山口, 川合 新規節点で深さ優先探索を利用するdf-pnアルゴリズム 第10回ゲームプログラミングワークショップ pp. 1-8 情報処理学会2005
  • 竹内, 金子, 川合 将棋におけるProbCut の静止探索への応用 情報処理学会研究報告 2005-gi-14 2005 pp. 9-152005

2004

  • Soeda, S. , Kaneko, T. and Tanaka., T. Towards evaluation of shogi endgames with speed of attack 9th game programming workshop pp. 125-1282004
  • Kaneko, T. , Yamaguchi, K. and Kawai, S. Automated identification of patterns in evaluation functions for general game players Advances in computer games: Many games, many challenges 135 pp. 279-298 Kluwer Academic Publishers2004
more in 2004
  • 金子, 田中, 山口, 川合 詰将棋におけるdfpn+探索のための,展開後の証明数と反証数を予測する評価関数 第9回ゲームプログラミングワークショップ pp. 14-21 情報処理学会2004
  • 竹内, 金子, 川合 棋譜に基づく詰めろの指標 第9回ゲームプログラミングワークショップ pp. 48-53 情報処理学会2004
  • 鈴木, 横山, 加藤, 金子, 安達, 山口, 高橋 学生による授業評価に基づいた図形科学講義の分析 図学研究 38(3) pp. 9-152004
  • 小田原, 金子, 川合 倉庫番における部分マップの組合せに基づく手詰り判定手法 第12回 ゲーム情報学研究会 pp. 33-402004
  • 金子, 田中, 山口, 川合 効率的な詰将棋探索のための評価関数 第11回 ゲーム情報学研究会 pp. 3-82004

2003

more in 2003
  • 金子, 田中, 山口, 川合 駒の関係を利用した将棋の評価関数 第8回ゲームプログラミングワークショップ pp. 14-21 情報処理学会2003
  • 田中, 副田, 金子 高速将棋ライブラリOpenShogiLibの作成 第8回ゲームプログラミングワークショップ pp. 114-117 情報処理学会2003
  • 小田原, 金子, 川合 倉庫番のゴールエリアの自動配置手法 第8回ゲームプログラミングワークショップ pp. 67-74 情報処理学会2003
  • 金子, 田中 将棋プログラムにおける棋譜を利用した囲いの評価 夏のプログラミングシンポジウム予稿集 pp. 63-702003

2002

  • Kaneko, T. , Yamaguchi, K. and Kawai, S. Pattern selection problem for automatically generating evaluation functions for general game player 7th game programming workshop pp. 28-352002
more in 2002
  • 金子, 山口, 川合 ゲームプログラムのためのパターン型評価関数の自動生成法 情報処理学会論文誌 43(10) pp. 3040-30472002
  • 金子, 山口, 川合 述語論理で表された特徴関数の,ネットワーク型局面評価器への自動変換 電子情報通信学会論文誌 J85-D-I-11 pp. 1074-10822002

2001

  • Kaneko, T. , Yamaguchi, K. and Kawai, S. Automatic feature construction and optimization for general game player 6th game programming workshop pp. 25-322001

2000

  • Kaneko, T. , Yamaguchi, K. and Kawai, S. Compiling logical features into specialized state-evaluators by partial evaluation, boolean tables and incremental calculation PRICAI 2000 1886 pp. 72-82 Springec LNAI2000doi