論文の概要: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12787v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 07:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:55:00.312207
• Title: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Impartial Games:強化学習への挑戦
• Authors: Bei Zhou and S{\o}ren Riis
• Abstract要約: 小さなボード上では nim が学習可能であることを示すが,AlphaZero スタイルのアルゴリズムでは,ボードのサイズが大きくなると学習が劇的に遅くなる。 ニムのような公平なゲームとチェスや囲碁のようなパルチザン的なゲームの違いは、システムに少量のノイズが加えられるという事実によって説明できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AlphaZero-style reinforcement learning (RL) algorithms excel in various board games but face challenges with impartial games, where players share pieces. We present a concrete example of a game - namely the children's game of nim - and other impartial games that seem to be a stumbling block for AlphaZero-style and similar reinforcement learning algorithms. Our findings are consistent with recent studies showing that AlphaZero-style algorithms are vulnerable to adversarial attacks and adversarial perturbations, showing the difficulty of learning to master the games in all legal states. We show that nim can be learned on small boards, but AlphaZero-style algorithms learning dramatically slows down when the board size increases. Intuitively, the difference between impartial games like nim and partisan games like Chess and Go can be explained by the fact that if a tiny amount of noise is added to the system (e.g. if a small part of the board is covered), for impartial games, it is typically not possible to predict whether the position is good or bad (won or lost). There is often zero correlation between the visible part of a partly blanked-out position and its correct evaluation. This situation starkly contrasts partisan games where a partly blanked-out configuration typically provides abundant or at least non-trifle information about the value of the fully uncovered position.
• Abstract（参考訳）: AlphaZeroスタイルの強化学習(RL)アルゴリズムは、様々なボードゲームで優れているが、プレイヤーが駒を共有する公平なゲームでは課題に直面している。 我々は、alphazero型および類似の強化学習アルゴリズムの崩壊するブロックであるように見えるゲーム、すなわちnimの子供向けゲームおよびその他の不公平なゲームの具体例を示す。 最近の研究では、alphazeroスタイルのアルゴリズムが敵対的攻撃や敵対的摂動に対して脆弱であることを示しており、すべての合法状態においてゲームを習得する学習の難しさを示している。 nimは小さなボードで学習できるが、alphazeroスタイルのアルゴリズムの学習はボードサイズが大きくなると劇的に遅くなる。 直感的には、nimのような不当なゲームとチェスやgoのようなパルティザンゲームの違いは、システムに少量のノイズ(例えば、ボードの一部がカバーされている場合)が加えられた場合、不当なゲームでは、その位置が良いか悪いか(負けか)予測できないという事実によって説明できる。 部分空白位置の可視部分と正しい評価との間には、しばしばゼロの相関がある。 この状況は、部分的に空白化されている構成が、通常、完全な未発見位置の値に関する豊富な情報または少なくともノントリフト情報を提供するパルチザンゲームとは対照的である。

関連論文リスト

• In-Context Exploiter for Extensive-Form Games [38.24471816329584]
  In-Context Exploiter (ICE) という新しい手法を導入し、ゲーム内の任意のプレイヤーとして動作し、コンテキスト内学習によって完全に対戦相手を適応的に活用できる単一モデルを訓練する。 我々のICEアルゴリズムは、多様な相手戦略の生成、強化学習アルゴリズムによる対話的履歴データの収集、そしてよく設計されたカリキュラム学習フレームワークにおけるトランスフォーマーベースのエージェントの訓練を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T14:59:09Z)
• State-Constrained Zero-Sum Differential Games with One-Sided Information [19.964883571758502]
  状態制約と一方的な情報を持つゼロサム差分ゲームについて検討する。 我々の貢献は、状態制約のあるゲームの拡張であり、行動戦略の計算に必要な原始的および双対的準力学原理の導出である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T07:51:38Z)
• Guarantees for Self-Play in Multiplayer Games via Polymatrix Decomposability [2.2636685010313364]
  セルフプレイ(Self-play)は、学習アルゴリズムが自分自身のコピーと対話して学習するマルチエージェントシステムにおける機械学習のテクニックである。 両プレイヤーの定数ゲームでは、ナッシュ均衡に達するセルフプレイが保証され、ポストトレーニング中の対戦相手に対して良好に機能する戦略が作成できることを示す。 本研究は,マルチプレイヤーゲームの構造的特性を初めて同定し,多種多様なセルフプレイアルゴリズムによって生成される戦略の性能保証を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T18:33:21Z)
• Hardness of Independent Learning and Sparse Equilibrium Computation in Markov Games [70.19141208203227]
  マルコフゲームにおける分散型マルチエージェント強化学習の問題点を考察する。 我々は,全てのプレイヤーが独立に実行すると,一般のサムゲームにおいて,アルゴリズムが到達しないことを示す。 我々は,全てのエージェントが集中型アルゴリズムによって制御されるような,一見簡単な設定であっても,下位境界が保持されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T03:28:12Z)
• No-Regret Learning in Time-Varying Zero-Sum Games [99.86860277006318]
  固定ゼロサムゲームにおける繰り返しプレイからの学習は、ゲーム理論とオンライン学習における古典的な問題である。 提案手法は,3つの性能基準の下で,良好な保証を同時に享受できる1つのパラメータフリーアルゴリズムである。 本アルゴリズムは,ある特性を満たすブラックボックスベースラーナー群に対するメタアルゴリズムを用いた2層構造に基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-30T06:10:04Z)
• Online Learning in Unknown Markov Games [55.07327246187741]
  未知のマルコフゲームでオンライン学習を学ぶ。 後方視における最良の反応に対するサブ線形後悔の達成は統計的に困難であることを示す。 サブ線形$tildemathcalO(K2/3)$ regretを$K$のエピソード後に達成するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-28T14:52:15Z)
• Combining Deep Reinforcement Learning and Search for Imperfect-Information Games [30.520629802135574]
  本稿では,自己再生強化学習と探索のためのフレームワークであるReBeLを,ゼロサムゲームにおけるナッシュ均衡に確実に収束させる。 また、ReBeLは、従来のポーカーAIよりもはるかに少ないドメイン知識を使用しながら、制限なしのテキサスホールド'emポーカーのパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T15:21:22Z)
• Learning to Play Sequential Games versus Unknown Opponents [93.8672371143881]
  学習者が最初にプレーするゲームと、選択した行動に反応する相手との連続的なゲームについて考察する。 対戦相手の対戦相手列と対戦する際,学習者に対して新しいアルゴリズムを提案する。 我々の結果には、相手の反応の正則性に依存するアルゴリズムの後悔の保証が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-10T09:33:05Z)
• Efficient exploration of zero-sum stochastic games [83.28949556413717]
  ゲームプレイを通じて,ゲームの記述を明示せず,託宣のみにアクセス可能な,重要で一般的なゲーム解決環境について検討する。 限られたデュレーション学習フェーズにおいて、アルゴリズムは両方のプレイヤーのアクションを制御し、ゲームを学習し、それをうまくプレイする方法を学習する。 私たちのモチベーションは、クエリされた戦略プロファイルの支払いを評価するのにコストがかかる状況において、利用可能性の低い戦略を迅速に学習することにあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T20:30:38Z)
• Smooth markets: A basic mechanism for organizing gradient-based learners [47.34060971879986]
  スムーズマーケット(SM-games)は、対角にゼロ和の相互作用を持つn-プレイヤゲームの一種である。 SMゲームは、(一部)GAN、敵対的トレーニング、その他の最近のアルゴリズムを含む、機械学習における一般的なデザインパターンを符号化する。 SMゲームは1次手法を用いて解析と最適化が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T09:19:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。