コントラスト学習による地上分散マルチエージェント通信のための学習【JST・京大機械翻訳】

Lo Yat Long; Sengupta Biswa

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206549115723 整理番号：22P0299994

コントラスト学習による地上分散マルチエージェント通信のための学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to Ground Decentralized Multi-Agent Communication with Contrastive Learning

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発行年： 2022年03月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

成功するコミュニケーションのために,共通の言語は,エージェント間で,互いに通信される情報を理解するのに必要である。共通言語の出現を推論することは,マルチエージェント学習システムへの困難な挑戦である。本研究では,エージェント間で送信された通信メッセージに対する代替展望を導入し,環境状態の異なる不完全ビューとして考察した。この展望に基づいて,自己監督された方法で与えられた軌道のメッセージ間の相互情報を最大化することにより,共通言語の出現を誘導する簡単なアプローチを提案した。通信-必須環境における著者らの方法を評価することによって,著者らは,著者らの方法がより良い学習性能と速度にいかに導くかを経験的に示して,付加的学習パラメータを導入することなく,既存の方法より一貫した一般的言語を学習した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

通信網 , 人工知能

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