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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
AI 2021-02-22
14:40
ONLINE オンライン開催 深層強化学習におけるカリキュラム学習の適用に関する一考察 ~ シューティングゲームAIを例に ~
小高郁実齊藤史哲千葉工大AI2020-47
近年,深層強化学習は従来の強化学習と比較して,より高次元の環境に適用することが可能となり注目を集めている.しかし,特に高... [more] AI2020-47
pp.47-52
IN 2021-01-19
10:55
ONLINE オンライン開催 オセロにおけるゲームAIに人間的な振る舞いを可能にするヒト型化要素の検討
吉田裕太荒澤孔明服部 峻室蘭工大IN2020-51
現在,様々なゲームにおいてゲームAIの「強さ」についての研究がなされている.従来の研究では,ゲームAIの動きが最適化され... [more] IN2020-51
pp.43-48
IN 2021-01-19
11:20
ONLINE オンライン開催 特化型AIの適応的選択による汎用AIの実現に向けた汎用度の検討
黒野真澄荒澤孔明服部 峻室蘭工大IN2020-52
計算機の性能の向上に伴い,人間の知能を機械で再現する試みとして,人工知能の研究が進められてきた.近年の人工知能の研究では... [more] IN2020-52
pp.49-54
NLP, NC
(併催)
2020-01-25
16:25
沖縄 宮古島マリンターミナル コントラクトブリッジにおけるエージェント間コミュニケーション戦略の強化学習
山口陽太郎小山田創哲中江 健石井 信京大NLP2019-111
コントラクトブリッジ(ブリッジ)は4人のプレイヤが2人ずつ2つのチームに分かれて行う不完全情報のカードゲームであり,仲間... [more] NLP2019-111
pp.131-134
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-18
13:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Hybrid Reinforcement and Imitation Learning for Human-Like Agents
Rousslan Fernand Julien DossaXinyu LianKobe Uni)・Hirokazu NomotoEQUOS RESEARCH)・Takashi MatsubaraKuniaki UeharaKobe UniNC2019-16 IBISML2019-14
強化学習では,収益の最大化を目指して訓練することで,様々な課題が解決できる.
しかしながら,ゲームAIや自動運転などに... [more]
NC2019-16 IBISML2019-14
pp.69-74(NC), pp.91-96(IBISML)
IN 2018-01-23
14:25
愛知 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス 不完全情報を推測可能なゲームAIのためのオンライン対戦データを用いたコミュニティ抽出
渡邊稜平荒澤孔明服部 峻室蘭工大IN2017-87
昨今,ビデオゲームの対戦を競技的に行う“e-sports” が流行しつつあるが,ビデオゲームの多くは不完全情報ゲームであ... [more] IN2017-87
pp.91-96
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