著者

勝島 修平 穴田 一

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

加藤 旺樹 穴田 一

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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近年,テクニカル分析を用いた株式売買に関する研究が多く行われている.テクニカル分析を用いた投資では,相場のトレンドや転換点を判断するテクニカル指標を用いることで,過去の値動きのパターンから将来の値動きを予測し売買を行う.しかし,そのためには専門的な知識を必要とする上,利益を上げにくいという問題がある.そこで,本研究ではテクニカル指標を用いた高確率で利益を生み出す投資戦略の構築を目的とする.

著者

加藤 旺樹 穴田 一

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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近年,テクニカル分析を用いた株式売買に関する研究が多く行われている.テクニカル分析を用いた投資では,相場のトレンドや転換点を判断するテクニカル指標を用いることで,過去の値動きのパターンから将来の値動きを予測し売買を行う.しかし,そのためには専門的な知識を必要とする上,利益を上げにくいという問題がある.そこで本研究では,松村らの研究で用いられた戦略木を用いて,テクニカル指標を用いたより利益を生み出す投資戦略の構築を目的とする.

著者

吉田 達矢 穴田 一

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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いじめは大きな社会問題となっており,生徒同士の暴力や自殺に繋がる為,早急な解決が必要である.そこでいじめの被害者を無くす為,コンピュータ上に学級モデルを構築し,いじめ対策の研究が行われている.しかし,先行研究では,席の近い相手と会話する頻度が高いにも関わらず,座席の位置を考慮していない為,現実に近いモデルとは言い難い.そこで本研究では座席を考慮した学級モデルを構築し,いじめ対策について研究した.

著者

井上 修一 穴田 一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.FIN-028, pp.43, 2022-03-12 (Released:2022-10-21)

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In recent years, research on financial transactions using deep reinforcement learning, which is one of machine learning, has been actively conducted. In these studies, various approaches have been taken, such as those that consider the number of financial instruments bought and sold, compound interest calculation, and those that use stock price charts for input, but enough profit has not been made in all periods. It is considered that this is because the opportunity loss cannot be taken into consideration. Therefore, in this study, we build a model to learn the optimal buying and selling timings to make a profit in stock investment by incorporating the opportunity loss for each action into the reward in deep reinforcement learning, and show its effectiveness.

著者

内田 純平 穴田 一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.FIN-028, pp.35, 2022-03-12 (Released:2022-10-21)

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In recent years, research on stock trading and foreign exchange trading using technical analysis has been vigorously conducted. In the research on investment strategies using technical analysis, it is popular to construct trading strategies using deep reinforcement learning and neural networks. However, trading strategies constructed by these methods cannot be interpreted because they are not algorithms that take interpretability into account. Therefore, it is difficult to analyze the reasons for the actual trades. In this study, we propose a new algorithm, Weighted Genetic Network Programming, which is an improvement of Full Range Genetic Network Programming, one of the evolutionary computation methods. We propose a new algorithm, Weighted Genetic Network Programming, which is a modification of Full Range Genetic Network Programming, one of the evolutionary computation methods.

著者

勝島 修平 穴田 一 江上 周作 福田 賢一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.SWO-056, pp.17, 2022-03-11 (Released:2022-03-24)

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In recent years, there is an interpretability problem that even experts cannot explain the reasoning process of machine learning. A contest featuring interpretability, "First Knowledge Graph Reasoning Challenge 2018." was held in Tokyo. A previous study presented a method based on embedding with triple for learning the sense of words. However, information about object simultaneity, such as location and time, which should be learned at the same time, is lost. Therefore, we propose an inference method that learns the graph structure by means of a graph convolutional network (GCN) and explains important connections on the graph by means of layered relevance propagation (LRP). The experimental results show that the proposed approach indicates the reasoning process using additional knowledge and the propagation of relevance by LRP.

著者

青木 幸聖 穴田 一

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.61, no.4, pp.990-995, 2020-04-15

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近年,完全情報ゲームであるチェス,オセロ,将棋といったゲームでは人間のトッププレイヤと同等の実力を持つ人工知能(AI)が実現されている.一方,不完全情報ゲームにおいては,ポーカーでは人間のトッププレイヤと同等の実力を持つAIが実現されているが,麻雀では実現されていない.なぜなら,本研究が対象とする「麻雀」は完全情報ゲームであるチェスや将棋と異なり,対戦相手の所持している手が見えないため,相手の状態や状況の予測が難しいうえ,同じ不完全情報ゲームであるポーカーより考えられる戦局が多岐にわたるゲームだからである.そのようななか,近年トッププレイヤに近い強さを持つといわれる水上ら(2013, 2014)による麻雀AIが発表されている.しかしこのAIは役を考慮した鳴きができないという問題点がある.一方,原田らは「Complete Hand Extraction(CHE)」で構築できる可能性の高い役を考慮した着手を実現した.そこで本研究では,役構築を考慮可能な原田らの手法「CHE」を用いて,役構築を考慮した鳴きが可能な麻雀AIを構築し,CHEと対戦させることによりその有効性を確認した.

著者

加藤 旺樹 穴田 一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.2J204, 2018 (Released:2018-07-30)

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近年,テクニカル分析を用いた株式売買に関する研究が多く行われている.テクニカル分析を用いた投資では,相場のトレンドや転換点を判断するテクニカル指標を用いることで,過去の値動きのパターンから将来の値動きを予測し売買を行う.しかし,そのためには専門的な知識を必要とする上,利益を上げにくいという問題がある.そこで,本研究ではテクニカル指標を用いた高確率で利益を生み出す投資戦略の構築を目的とする.

著者

國廣直樹 長谷川智史 穴田一

雑誌

第73回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.1, pp.379-380, 2011-03-02

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文章の書き方には人それぞれ特徴がある.一番特徴が表れるのは文字の筆跡であるが,電子テキストの普及等から,筆跡以外の特徴を用いて解析を行い,著者不明の作品や文献等の書き手を識別する研究が行われている.<br />既存の研究では,読点直前の品詞や単語の出現頻度等に著者の特徴が表れると考え,主成分分析や類似度等を用いて比較することで著者の識別が行われてきた.しかし,比較文章における文字数の統一や,短い文章を使用できないという制約があるものが多い上,未だに著者の特徴がどこに表れるか明確になっていない.そこで,本研究では,文章の文字数に依存しない著者の特徴を抽出する方法を提案し,その有効性を検討する.

著者

福田 宗理 穴田 一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.3F4OS14b03, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年,人工知能が人狼ゲームを行う大会がある. 人工知能が嘘をつく能力が要求される人狼ゲームを行う事で, より高度な判断が行われるようになり人間に近づくと考えられる 大川らの研究では各プレイヤがどの役職かを推定するニューラルネットワーク(NN)を構築した. しかしNNに入力する特徴としてどのプレイヤを対象にして発言したかは用いているが, 発言の対象となるプレイヤの特徴を用いていないため,推定が困難になっていると考えられる. 本研究では,会話情報のうち,推定対象者から他のプレイヤへの発言内容と 他のプレイヤから推定対象者への発言内容,各プレイヤの宣言した役職,その時の経過日数とターン数, 他のプレイヤ同士の発言内容を考慮し役職推定を行い,その有効性を確認した.

著者

加藤 旺樹 穴田 一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.1M4J1302, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年,テクニカル分析を用いた株式売買に関する研究が多く行われている.テクニカル分析を用いた投資では,相場のトレンドや転換点を判断するテクニカル指標を用いることで,過去の値動きのパターンから将来の値動きを予測し売買を行う.しかし,そのためには専門的な知識を必要とする上,利益を上げにくいという問題がある.そこで本研究では,松村らの研究で用いられた戦略木を用いて,テクニカル指標を用いたより利益を生み出す投資戦略の構築を目的とする.

著者

磯崎 敬志 穴田 一

雑誌

第79回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, no.1, pp.341-342, 2017-03-16

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本研究では,対数感度と改良型Memory を用いたMAXMIN Ant System という新たなアントコロニー最適化技法(ACO)の提案を行い,それを組み合わせ最適化問題の一種である巡回セールスマン問題(TSP)に適用し,その有効性を検証した.本研究ではACOの一種であるMMAS の収束速度と解の精度の両方を向上させることを目的とし,ACO with Memoryで用いられたMemory の改良型の導入と,フェロモン情報およびヒューリスティック情報にウェーバー・フェヒナーの法則を用いて都市選択を行うアルゴリズムを構築した.評価実験では,TSPのベンチマーク問題を用いて従来手法との比較を行った.その結果,MMASの欠点であった収束の遅さの改善とともに,厳密解到達率の大幅な向上を確認した.

著者

磯崎 敬志 穴田 一

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:21888833)

巻号頁・発行日

vol.2015-MPS-106, no.5, pp.1-5, 2015-12-08

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本研究では新たなアントコロニー最適化技法 (ACO) を提案する.ACO はアリの採餌行動をモデル化したメタヒューリスティクスで,巡回セールスマン問題 (TSP) などの組み合わせ最適化問題の近似解を求めることができる.ACO の一種である MAX-MIN Ant System(MMAS) は高い精度で近似解を求めることができるが,収束が遅いなどの欠点がある.そこで提案手法では,MMAS 解を記憶させておくスペースである Memory を改良したものを持たせ,局所解からの脱出を目的とした近傍探索アリ,解の多様性の維持を目的とした複数のアリによるフェロモン更新を導入し,従来手法と比べて解の精度と収束速度の両方が向上したことを評価実験で確認した.

著者

佐藤 豊浩 穴田 一

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:21888833)

巻号頁・発行日

vol.2016-MPS-111, no.23, pp.1-5, 2016-12-05

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進化的アルゴリズムは,生物の個体群の進化をモデル化したアルゴリズムで,最適化問題の解探索に用いられる.そうしたアルゴリズムである Genetic Algorithm と Differential Evolution が有する解探索過程を収束性と多様性の観点から取り入れた,巡回セールスマン問題 (TSP) の解探索を行う新たなアルゴリズム Referential Evolution を構築した.そして,TSPLIB に掲載されているベンチマーク問題を用いて提案手法と既存手法を比較し,その有効性を確認した.

著者

鈴木 崇也 長谷川 智史 穴田 一

雑誌

研究報告音楽情報科学(MUS)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.3, pp.1-6, 2011-10-04

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現在,世界中には様々なジャンルの楽曲が存在し,それらの楽曲の自動ジャンル判別に関する研究が盛んに行なわれている.その中で,旋律パートのみに着目した高精度のジャンル判別は未だに実現されていない.そこで,本稿では旋律のみを用いてジャンル判別を行なうための新たな特徴量を提案し,その有効性の検証を行なった.Rock,Pop,Blues,Country の 4 ジャンル,計 184 曲に対して実験を行なった結果,Pop の楽曲に対して約 64%,全体で約 46% の判別精度を示し,提案手法の有効性が示された.Currently, there are musical pieces of various genres all over the world. Many people had studied about automatic music genre classification. But, accurate music genre classification with melodies has not yet realized. Therefore we propose new features in melodies and validate the utility of those. And we experimented on 4 genre classification (Rock, Pop, Blues, Country, total 184 musical pieces) by k-nearest neighbor algorithm. Experimental result by using features which we proposed show success rates of 64% for Pop, and 46% for 4 genres.