Machine learning and distributed game-tree search in games

游戏中的机器学习和分布式博弈树搜索

• 批准号: 16H02927
• 负责人: KANEKO TOMOYUKI
• 金额: $ 3.41万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-01 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16H02927/
• 关键词: ゲームプログラミング; ゲーム情報学; 人工知能; 機械学習; 並列計算

项目成果

Improved LinUCT and Its Evaluation on Incremental Random-Feature Tree

增量随机特征树的改进LinUCT及其评估

• DOI: 10.1109/cig.2016.7860440
• 发表时间: 2016
• 期刊: IEEE Computational Intelligence and Games
• 作者: 浅野旬吾;伊藤毅志;Y. Mandai and T. Kaneko
• 通讯作者: Y. Mandai and T. Kaneko

人狼ゲームエージェントにおける行動選択手法の比較

狼人游戏智能体中动作选择方法的比较

• 发表时间: 2017
• 作者: 王 天鶴;金子 知適
• 通讯作者: 金子 知適

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

修正了蒙特卡罗树搜索中后代获胜或失败时的比赛结果

• 发表时间: 2016
• 期刊: ゲームプログラミングワークショップ2016論文集
• 作者: 山田亮太;松谷悠佑;木村尭朗;伊達広行;Takahisa Imagawa and Tomoyuki Kaneko;今川 孝久，金子知適;T. Imagawa and T. Kaneko;今川孝久 金子知適
• 通讯作者: 今川孝久 金子知適

LSTM の初期状態の学習による DRQN の改善

通过学习LSTM的初始状态来改进DRQN

• 发表时间: 2018
• 期刊: 第23回ゲームプログラミングワークショップ
• 作者: 瀧ノ上正浩;Oh Hyunwoo 金子 知適
• 通讯作者: Oh Hyunwoo 金子 知適

Heterogeneous Multi-Task Learning of Evaluation Functions for Chess and Shogi

国际象棋和将棋评估函数的异构多任务学习

• DOI: 10.1007/978-3-030-04182-3_31
• 发表时间: 2018
• 期刊: ICONIP 2018
• 作者: Haruna Sonobe;Hiroaki Nishino;Yoshihiro Okada;Kousuke Kaneko;Shanchuan Wan and Tomoyuki Kaneko
• 通讯作者: Shanchuan Wan and Tomoyuki Kaneko