論文の概要: Incorporating Rivalry in Reinforcement Learning for a Competitive Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01337v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 21:54:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 11:13:37.203190
• Title: Incorporating Rivalry in Reinforcement Learning for a Competitive Game
• Title（参考訳）: コンペティションゲームにおける強化学習におけるコンペティタリーの活用
• Authors: Pablo Barros, Ana Tanevska, Ozge Yalcin, Alessandra Sciutti
• Abstract要約: 本研究は、競合する社会的影響に基づく新しい学習メカニズムの提供に焦点を当てる。 本研究は,競争競合の概念に基づいて,これらのエージェントの評価を人的視点から変えられるかを検討することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.2200847818153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in reinforcement learning with social agents have allowed us to achieve human-level performance on some interaction tasks. However, most interactive scenarios do not have as end-goal performance alone; instead, the social impact of these agents when interacting with humans is as important and, in most cases, never explored properly. This preregistration study focuses on providing a novel learning mechanism based on a rivalry social impact. Our scenario explored different reinforcement learning-based agents playing a competitive card game against human players. Based on the concept of competitive rivalry, our analysis aims to investigate if we can change the assessment of these agents from a human perspective.
• Abstract（参考訳）: 近年,ソーシャルエージェントによる強化学習の進歩により,対話作業における人間レベルのパフォーマンス向上が図られている。 しかしながら、ほとんどの対話的なシナリオは、エンドゴールのパフォーマンスだけでは無く、代わりに、人間と対話する際のこれらのエージェントの社会的影響は重要である。 この事前登録研究は、競合する社会的影響に基づく新しい学習メカニズムの提供に焦点を当てている。 本シナリオでは,人間プレイヤーと競合するカードゲームを行う強化学習型エージェントについて検討した。 本研究は,競争競合の概念に基づいて,これらのエージェントの評価を人間の視点から変えられるかを検討することを目的とする。

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