Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Agent Informational Learning Processes

論文の概要: Multi-Agent Informational Learning Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06870v4
Date: Thu, 25 Feb 2021 21:43:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 13:06:18.490255
Title: Multi-Agent Informational Learning Processes
Title（参考訳）: マルチエージェント情報学習プロセス
Authors: J.K. Terry, Nathaniel Grammel
Abstract要約: 本稿では,マルチエージェント強化学習の数学的モデルであるマルチエージェント情報学習プロセッサ"MAILP"モデルを提案する。このモデルは、エージェントが一定の量の情報に対してポリシーを持っているという考えに基づいており、この情報がどのように反復的に進化し、多くのエージェントを通して伝播するかをモデル化している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.571097144710995
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a new mathematical model of multi-agent reinforcement learning, the Multi-Agent Informational Learning Processor "MAILP" model. The model is based on the notion that agents have policies for a certain amount of information, models how this information iteratively evolves and propagates through many agents. This model is very general, and the only meaningful assumption made is that learning for individual agents progressively slows over time.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェント強化学習の数学的モデルであるマルチエージェント情報学習プロセッサ"MAILP"モデルを提案する。このモデルは、エージェントが一定の量の情報に対するポリシーを持っているという考えに基づいており、この情報が反復的にどのように進化し、多くのエージェントを通じて伝播するかをモデル化している。このモデルは非常に一般的であり、唯一の意味のある仮定は、個々のエージェントの学習が徐々に遅くなるということである。

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