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J-GLOBAL ID：201502206185731290   Reference number：15A0568483

Learning Weights of Training Data by Game Results

対局に基づいた教師データの重要度の学習

Author (3)： SATO YOSHIKUNI (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  SATO YOSHIKUNI (パナソニック 先端技研) ,  TAKAHASHI DAISUKE (筑波大 システム情報系)
Material： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
Volume： 55  Issue： 11  Page： 2399-2409 (WEB ONLY)  Publication year： Nov. 15, 2014 
JST Material Number： U0452A  ISSN： 1882-7764  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *game theory ,  *machine learning ,  priority ranking ,  computer programming ,  game ,  evaluation function ,  tree search ,  Monte Carlo method ,  parameter estimation ,  Bayes estimation ,  stochastic model
Semi thesaurus term： game programming ,  computer shogi ,  parameter estimation ,  parameter learning ,  importance

JST classification (2)： Game thoery  (KA03060T) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (29)：

• 保木邦仁:局面評価の学習を目指した探索結果の最適制御,第11回ゲーム・プログラミングワークショップ,pp.78-83(2006).
• Tesauro, G.: Comparison training of chess evaluation functions, Machines that learn to play games, pp.117-130, Nova Science Publishers, Inc. (2001).
• 保木邦仁:「Bonanza 4.1.3」ソースコード,コンピュータ将棋の進歩6,pp.1-22,共立出版(2012).
• 鶴岡慶雅:「激指」の最近の改良について-コンピュータ将棋と機械学習,コンピュータ将棋の進歩6,pp.71-83,共立出版(2012).
• 金子知適:「GPS将棋」の評価関数とコンピュータ将棋による棋譜の検討,コンピュータ将棋の進歩6,pp.25-44,共立出版(2012).

Terms in the title (4)： 対局 ,  教師データ ,  重要度 ,  学習