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J-GLOBAL ID：201802273772694845   整理番号：18A0243810

戦略的エージェントのネットワークにおける動的公共学習:inter/intraコミュニティーの繋がりの役割【Powered by NICT】

Dynamic public learning in networks of strategic agents: The role of inter/intra-community ties

著者 (3件)： Ajorlou Amir (Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, MA 02139, USA) ,  Jadbabaie Ali (Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, MA 02139, USA) ,  Dahleh Munther A. (Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, MA 02139, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CDC  ページ： 3232-3237  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不完全情報の動的二次ゲームにおける情報集約の品質を研究した。各世代におけるエージェントは前世代中の雑音の多い骨材作用の歴史へのアクセスを持っている。各エージェントも情報コミュニティ,状態に関する民間雑音信号を共有するに属していた。状態についての公開学習信号の漸近精度として情報集約の品質を定量化し,情報コミュニティ間/内の相互作用は学習の品質にどのように影響するか調べた。低揮発性ランダムウォークのための集合学習の精度を特徴づけることによって,著者らは公共歴史からの学習の非効率性を示した:静的状態では,公共歴を完全に状態を明らかにするが,世代から世代へ状態における小さな摂動は,公共学習の品質を大きく劣化させる。情報作用構造の影響に関しては,地域間相互作用は両刃の効果を示すことを示した:局所的影響と影響の共通性の相互作用は遅い動力学の学習の質を改善するが,大域的影響と影響の地域間相互作用は,高速動力学のための学習を妨げている。その結果,異なる情報作用構造間の学習の品質における相転移を観測した可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相転移 ,  相互作用 ,  *コミュニティ ,  品質 ,  ゲーム ,  骨材 ,  雑音 ,  酔歩 ,  *学習 ,  *ネットワーク ,  高速度 ,  *エージェント
準シソーラス用語： 共通性 ,  情報集約 ,  不完全情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 戦略 ,  エージェント ,  学習 ,  コミュニティー ,  役割