論文の概要: Learning Game-Theoretic Models of Multiagent Trajectories Using Implicit Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07303v7
• Date: Fri, 18 Feb 2022 15:32:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 02:48:51.754264
• Title: Learning Game-Theoretic Models of Multiagent Trajectories Using Implicit Layers
• Title（参考訳）: 暗黙的層を用いたマルチエージェントトラジェクタのゲーム理論モデル学習
• Authors: Philipp Geiger, Christoph-Nikolas Straehle
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットとゲーム理論的推論を併用したエンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを提案する。 トラクタビリティのために、我々は新しいタイプの連続ポテンシャルゲームを導入し、アクション空間の平衡分離分割を導入する。 提案手法は,高速道路統合運転者の軌道を予測できる実世界の2つのデータセットと,簡易な意思決定伝達タスクで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.594432031144716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For prediction of interacting agents' trajectories, we propose an end-to-end trainable architecture that hybridizes neural nets with game-theoretic reasoning, has interpretable intermediate representations, and transfers to downstream decision making. It uses a net that reveals preferences from the agents' past joint trajectory, and a differentiable implicit layer that maps these preferences to local Nash equilibria, forming the modes of the predicted future trajectory. Additionally, it learns an equilibrium refinement concept. For tractability, we introduce a new class of continuous potential games and an equilibrium-separating partition of the action space. We provide theoretical results for explicit gradients and soundness. In experiments, we evaluate our approach on two real-world data sets, where we predict highway driver merging trajectories, and on a simple decision-making transfer task.
• Abstract（参考訳）: エージェントの軌道予測のために,ニューラルネットとゲーム理論的推論をハイブリダイズし,解釈可能な中間表現を持ち,下流の意思決定に転送する,エンドツーエンドのトレーニング可能なアーキテクチャを提案する。 エージェントの過去の関節軌道からの選好を明らかにするネットと、これらの選好を局所的なナッシュ平衡にマッピングする識別可能な暗黙の層を使用して、予測される将来の軌跡のモードを形成する。 さらに、平衡リファインメントの概念も学ぶ。 トラクタビリティのために, 連続ポテンシャルゲームの新しいクラスと, 作用空間の平衡分離分割を導入する。 明瞭な勾配と音質に関する理論的結果を提供する。 実験では,2つの実世界のデータセットにおいて,高速道路ドライバのマージトラジェクタを予測し,簡易な意思決定伝達タスクを行う手法を評価した。

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