@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00097534,
 author = {永吉, 宏之 and 等々力, 賢 and Nagayoshi, Hiroyuki and Todoroki, Masaru},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2003論文集},
 month = {Nov},
 note = {本研究では，囲碁の評価関数のモデルとしてユニット間の接続を近傍のみに限定しパラメータの共通化を行うことにより対称性を考慮したニューラルネットワークを提案した．プロの棋譜を用いて学習を行い，結果について検証を行った．対局終了時における石の死活や途中局面に対する地の予測確率で良好な結果が得られ，本手法の妥当性が示された．, In this paper, we propose a neural network evaluation function in the game of go. The features of our neural network are local connection of its neural units and parameter share for considering symmetry of go board states. We train our neural network professional game records, and then we obtain good results in the territory estimation and life and death distinction at the endgame.},
 pages = {8--13},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ニューラルネットワークを用いた囲碁の評価関数の設計},
 volume = {2003},
 year = {2003}
}