論文の概要: Multi-Agent Imitation Learning with Copulas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04750v1
• Date: Sat, 10 Jul 2021 03:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 15:54:48.128992
• Title: Multi-Agent Imitation Learning with Copulas
• Title（参考訳）: copulasを用いたマルチエージェント模倣学習
• Authors: Hongwei Wang, Lantao Yu, Zhangjie Cao, Stefano Ermon
• Abstract要約: マルチエージェント模倣学習は、観察と行動のマッピングを学習することで、デモからタスクを実行するために複数のエージェントを訓練することを目的としている。 本稿では,確率変数間の依存を捉える強力な統計ツールである copula を用いて,マルチエージェントシステムにおける相関関係と協調関係を明示的にモデル化する。 提案モデルでは,各エージェントの局所的行動パターンと,エージェント間の依存構造のみをフルにキャプチャするコプラ関数を別々に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.27052968901894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent imitation learning aims to train multiple agents to perform tasks from demonstrations by learning a mapping between observations and actions, which is essential for understanding physical, social, and team-play systems. However, most existing works on modeling multi-agent interactions typically assume that agents make independent decisions based on their observations, ignoring the complex dependence among agents. In this paper, we propose to use copula, a powerful statistical tool for capturing dependence among random variables, to explicitly model the correlation and coordination in multi-agent systems. Our proposed model is able to separately learn marginals that capture the local behavioral patterns of each individual agent, as well as a copula function that solely and fully captures the dependence structure among agents. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets show that our model outperforms state-of-the-art baselines across various scenarios in the action prediction task, and is able to generate new trajectories close to expert demonstrations.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント模倣学習は、物理的、社会的、チームプレイシステムを理解するのに不可欠な観察と行動のマッピングを学習することで、デモからタスクを実行するために複数のエージェントを訓練することを目的としている。 しかしながら、マルチエージェント相互作用をモデル化する既存の研究の多くは、エージェントが観察に基づいて独立した決定をし、エージェント間の複雑な依存を無視していると仮定している。 本稿では,確率変数間の依存を捉える強力な統計ツールである copula を用いて,マルチエージェントシステムにおける相関と協調を明示的にモデル化する。 提案するモデルでは,個々のエージェントの局所的行動パターンを捉えた限界を個別に学習できるだけでなく,エージェント間の依存構造を単独かつ完全に捉えたcopula関数を学習することができる。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験により、我々のモデルはアクション予測タスクにおける様々なシナリオにおいて最先端のベースラインよりも優れており、専門家によるデモンストレーションに近い新しい軌道を生成することができる。

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