論文の概要: Contributions of Talent, Perspective, Context and Luck to Success
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00034v2
- Date: Fri, 14 Feb 2020 19:28:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 05:21:47.028544
- Title: Contributions of Talent, Perspective, Context and Luck to Success
- Title（参考訳）: 成功への才能、視点、文脈、幸運の貢献
- Authors: Bernardo Alves Furtado
- Abstract要約: 本稿では、成功の成分を分離するプロキシとして、競争力のある総和環境における制御されたシミュレーションを提案する。
エージェントベースモデルの10万回の実行をシミュレートし、結果を解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a controlled simulation within a competitive sum-zero environment
as a proxy for disaggregating components of success. Given a simulation of the
Risk board game, we consider (a) Talent to be one of three rule-based
strategies used by players; (b) Context as the setting of each run of the game
with opponents' strategies, goals and luck; and (c) Perspective as the
objective of each player. Success is attained when a first player conquers its
goal. We simulate 100,000 runs of an agent-based model and analyze the results.
The simulation results strongly suggest that luck, talent and context are all
relevant to determine success. Perspective -- as the description of the goal
that defines success -- is not. As such, we present a quantitative,
reproducible environment in which we are able to significantly separate the
concepts, reproducing previous results of the literature and adding arguments
for context and perspective. Finally, we also find that the simulation offers
insights on the relevance of resilience and opportunity.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、成功の成分を分離するプロキシとして、競争力のある総和環境における制御シミュレーションを提案する。
リスクボードゲームのシミュレーションを考えると
(a)プレイヤーが使用する3つのルールベースの戦略のうちの1つ
(b)相手の戦略、目標、運の相違によるゲームの各ランの設定としてのコンテキスト
(c)各プレイヤーの目的としての視点。
1人目のプレイヤーがゴールを達成すると成功する。
エージェントベースモデルの10万回の実行をシミュレートし、結果を解析する。
シミュレーションの結果は、幸運、才能、状況がすべて成功の決定に関係していることを強く示唆している。
視点 -- 成功を定義する目標の説明として -- はそうではありません。
そこで我々は,概念を著しく分離し,文献の以前の結果を再現し,文脈と視点の議論を加えることができる定量的再現可能な環境を提案する。
最後に、シミュレーションがレジリエンスと機会の関連性に関する洞察を提供することも分かりました。
関連論文リスト
- SAGA: A Participant-specific Examination of Story Alternatives and Goal Applicability for a Deeper Understanding of Complex Events [13.894639630989563]
このような知識は参加者達成レンズを通じて引き出すことができると我々は主張する。
我々は,参加者の意図した成果に基づいて,物語の中の複雑な出来事を分析する。
データセットに微調整された小さなモデルでは、より大きなモデルを上回るパフォーマンスが得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-11T14:52:40Z) - Towards Open-World Mobile Manipulation in Homes: Lessons from the Neurips 2023 HomeRobot Open Vocabulary Mobile Manipulation Challenge [93.4434417387526]
ロボット工学における鍵となるベンチマークタスクとして,Open Vocabulary Mobile Manipulationを提案する。
我々は,この課題に対する解決策を評価するために,シミュレーションと実世界のコンポーネントを兼ね備えたNeurIPS 2023コンペティションを組織した。
シミュレーションと実環境設定の両方で使用される結果と方法論を詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T15:15:01Z) - Securing Equal Share: A Principled Approach for Learning Multiplayer Symmetric Games [21.168085154982712]
マルチプレイヤーゲームにおける平衡は、一意でも爆発的でもない。
本稿では,平等な共有という自然な目的に焦点をあてることで,これらの課題に対処するための最初の一歩を踏み出す。
我々は、様々な設定でほぼ同じシェアを確実に得る、非回帰学習にインスパイアされた、一連の効率的なアルゴリズムを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T15:59:17Z) - ALYMPICS: LLM Agents Meet Game Theory -- Exploring Strategic
Decision-Making with AI Agents [77.34720446306419]
Alympicsは、ゲーム理論の研究にLarge Language Model (LLM)エージェントを利用する、体系的なシミュレーションフレームワークである。
Alympicsは、複雑なゲーム理論の問題を研究するための汎用的なプラットフォームを作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-06T16:03:46Z) - All by Myself: Learning Individualized Competitive Behaviour with a
Contrastive Reinforcement Learning optimization [57.615269148301515]
競争ゲームのシナリオでは、エージェントのセットは、彼らの目標を最大化し、敵の目標を同時に最小化する決定を学習する必要があります。
本稿では,競争ゲームの表現を学習し,特定の相手の戦略をどうマップするか,それらを破壊するかを学習する3つのニューラルネットワーク層からなる新しいモデルを提案する。
我々の実験は、オフライン、オンライン、競争特化モデル、特に同じ対戦相手と複数回対戦した場合に、我々のモデルがより良いパフォーマンスを達成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T08:11:07Z) - Vision-Language Models as Success Detectors [22.04312297048653]
シミュレーションされた家庭における対話型言語調和エージェント(i)実世界ロボット操作(ii)、そして(iii)「夢中」人間中心のビデオの3つの領域にわたる成功検出について検討した。
フラミンゴをベースとした成功度検出モデルの一般化特性と,最初の2つの領域における視覚的変化について検討し,いずれの変分においても,提案手法がベスパイク報酬モデルより優れていることを示した。
In-the-wild」人間のビデオの最後の領域では、目に見えない実ビデオで成功を検知することは、さらに難しい一般化タスクの保証を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:54:11Z) - Reactive Long Horizon Task Execution via Visual Skill and Precondition
Models [59.76233967614774]
シミュレーションで学習したモデルを用いて、単純なタスクプランナの構成要素をグラウンド化することで、見知らぬロボットタスクを達成できるシミュレート・トゥ・リアル・トレーニングのアプローチについて述べる。
シミュレーションでは91.6%から98%,実世界の成功率は10%から80%に増加した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T15:24:01Z) - Equilibria for Games with Combined Qualitative and Quantitative
Objectives [15.590197778287616]
我々は,各プレイヤーが独立して戦略的に行動することが想定されるプロセスである並行ゲームについて研究する。
我々の主な結果は、そのようなゲームにおける厳密なエプシロン・ナッシュ均衡の存在を決定することは2ExpTime完全であるということである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-13T01:56:24Z) - Learning to Play Sequential Games versus Unknown Opponents [93.8672371143881]
学習者が最初にプレーするゲームと、選択した行動に反応する相手との連続的なゲームについて考察する。
対戦相手の対戦相手列と対戦する際,学習者に対して新しいアルゴリズムを提案する。
我々の結果には、相手の反応の正則性に依存するアルゴリズムの後悔の保証が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-10T09:33:05Z) - Efficient exploration of zero-sum stochastic games [83.28949556413717]
ゲームプレイを通じて,ゲームの記述を明示せず,託宣のみにアクセス可能な,重要で一般的なゲーム解決環境について検討する。
限られたデュレーション学習フェーズにおいて、アルゴリズムは両方のプレイヤーのアクションを制御し、ゲームを学習し、それをうまくプレイする方法を学習する。
私たちのモチベーションは、クエリされた戦略プロファイルの支払いを評価するのにコストがかかる状況において、利用可能性の低い戦略を迅速に学習することにあります。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-24T20:30:38Z) - Scalable Psychological Momentum Forecasting in Esports [0.0]
競争ゲームのための知的エージェント推薦エンジンの開発が進行中である。
本研究では,選手の心理的運動量と傾きの学習的表現を用いて,前・後勝利予測における最先端のパフォーマンスを達成可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-30T11:57:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。