@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00097598,
 author = {鈴木, 彰 and 柴原, 一友 and 但馬, 康宏 and 小谷, 善行 and Suzuki, Akira and Shibahara, Kazutomo and Tajima, Yasuhiro and Kotani, Yoshiyuki},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2005論文集},
 issue = {15},
 month = {Nov},
 note = {将棋の強さを決める重要な要因の一つに良い評価関数の設計がある．多くの設計手法では，はじめに評価関数の概型を限定し，機械学習やヒューリスティックな手法により評価関数が設計されてきたが，本稿では，木構造の獲得を行うことのできる条件付き確率PIPEにより，評価関数の概型を最適化することで良い評価関数を設計する．実験結果から，機械学習により獲得された従来のコンピュータ将棋システムの評価関数より良い評価関数を設計することができた．, One of the most important factors of Shogi is to design of a good evaluation function. Only parameters are determined in past learning systems, and the formula of the evaluation function still remains in human tuning. We propose a method which automatically determines the formula. The learning method for optimizing this type of the evaluation function is the PIPE with conditional probability which obtains tree structures. Experiment results show that we design the evaluation functions better than before.},
 pages = {56--62},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {条件付き確率PIPEによる将棋の評価関数の生成},
 volume = {2005},
 year = {2005}
}