論文の概要: baller2vec++: A Look-Ahead Multi-Entity Transformer For Modeling Coordinated Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11980v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 16:20:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:22:39.225356
• Title: baller2vec++: A Look-Ahead Multi-Entity Transformer For Modeling Coordinated Agents
• Title（参考訳）: Baller2vec++: 協調エージェントをモデル化するためのルックアヘッドマルチエンティティトランスフォーマー
• Authors: Michael A. Alcorn, Anh Nguyen
• Abstract要約: baller2vec++は,協調エージェントを効果的にモデル化するマルチエンティティトランスフォーマである。 Baller2vec++は、シミュレーションされたおもちゃのデータセットで完璧に調整されたエージェントの振る舞いをエミュレートすることを学ぶことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.352818121007576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many multi-agent spatiotemporal systems, the agents are under the influence of shared, unobserved variables (e.g., the play a team is executing in a game of basketball). As a result, the trajectories of the agents are often statistically dependent at any given time step; however, almost universally, multi-agent models implicitly assume the agents' trajectories are statistically independent at each time step. In this paper, we introduce baller2vec++, a multi-entity Transformer that can effectively model coordinated agents. Specifically, baller2vec++ applies a specially designed self-attention mask to a mixture of location and "look-ahead" trajectory sequences to learn the distributions of statistically dependent agent trajectories. We show that, unlike baller2vec (baller2vec++'s predecessor), baller2vec++ can learn to emulate the behavior of perfectly coordinated agents in a simulated toy dataset. Additionally, when modeling the trajectories of professional basketball players, baller2vec++ outperforms baller2vec by a wide margin.
• Abstract（参考訳）: 多くのマルチエージェントの時空間システムでは、エージェントは共有変数(例えば、チームがバスケットボールの試合で実行しているプレー)の影響を受けている。 結果として、エージェントの軌道はしばしば任意の時間ステップで統計的に依存するが、概して、マルチエージェントモデルはエージェントの軌道は各時間ステップで統計的に独立であると暗黙的に仮定する。 本稿では,コーディネートエージェントを効果的にモデル化できるマルチエンティティトランスフォーマであるballer2vec++を紹介する。 特に、Baller2vec++は、統計的に依存するエージェント軌跡の分布を学習するために、ロケーションと"ルックアヘッド"トラジェクトリシーケンスの混合に特別に設計されたセルフアテンションマスクを適用している。 baller2vec(baller2vec++の前身)とは異なり、baller2vec++は完全な調整されたエージェントの振る舞いをシミュレートされたトイデータセットでエミュレートすることを学ぶことができる。 さらに、プロバスケットボール選手の軌道をモデル化するとき、baller2vec++はballer2vecをはるかに上回っている。

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