小川竜欣

オガワタツヨシ | Ogawa Tatsuyoshi

所属機関・部署：
職名：学生(博士課程)

研究分野 (1件)：知能情報学

研究キーワード (5件)：人工知能 , 強い・楽しませる・教えるゲームAI , 機械学習 , ゲーム情報学 , 将棋

論文 (4件)：

Tatsuyoshi Ogawa, Kei Nakagawa, Kokolo Ikeda. Optimal Execution Strategy Using Deep Q-Network with Heuristics Policy. 2024 16th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). 2024. 24. 456-461
Tatsuyoshi Ogawa, Chu-Hsuan Hsueh, Kokolo Ikeda. More Human-Like Gameplay by Blending Policies from Supervised and Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Games. 2024. 1-13
Tatsuyoshi Ogawa, Chu-Hsuan Hsueh, Kokolo Ikeda. Improving the Human-Likeness of Game AI’s Moves by Combining Multiple Prediction Models. Proceedings of the 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. 2023. 931-939
Sally C Chester, Tatsuyoshi Ogawa, Maki Terao, Ryusuke Nakai, Nobuhito Abe, Stephane A De Brito. Cortical and subcortical grey matter correlates of psychopathic traits in a Japanese community sample of young adults: sex and configurations of factors’ level matter!. Cerebral Cortex. 2022. 33. 9. 5043-5054

MISC (3件)：

小川竜欣, 中川慧, 池田心. ヒューリスティック方策を組み合わせたDeep Q-Networkによる最適執行戦略. 人工知能学会全国大会論文集. 2024. 2024
小川竜欣, シュエジュウシュエン, 池田心. 着手予測モデルが予測しづらい局面の考察・分類と確信度を利用した一致率の向上. ゲームプログラミングワークショップ2022論文集. 2022. 2022. 180-186
小川竜欣, 池田心. 対局状況をより正確に表現するための盤面評価値. ゲームプログラミングワークショップ2021論文集. 2021. 2021. 28-33

学歴 (3件)：

学位 (2件)：

受賞 (4件)：

2024/07 - IIAI AAI Competitive Paper Award Optimal execution strategy using Deep Q-Network with heuristics policy
2024/02 - 東京大学松尾研究室世界モデルと知能2023 ポスター発表優秀賞ボードゲームへのβ-VAEの適用可能性の検討
2023/03 - JAIST 優秀修了賞
2021/11 - ゲームプログラミングワークショップ研究奨励賞対局状況をより正確に表現するための盤面評価値

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小川 竜欣