Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction

論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01769v1
Date: Tue, 2 Aug 2022 21:55:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-08-04 13:22:53.799412
Title: Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction
Title（参考訳）: マルチエージェントインタラクションのための深層強化学習
Abstract要約: 自律エージェント研究グループは、自律システム制御のための新しい機械学習アルゴリズムを開発した。本稿では,現在進行中の研究ポートフォリオの概要を概説するとともに,今後の課題について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.532965827043254
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The development of autonomous agents which can interact with other agents to accomplish a given task is a core area of research in artificial intelligence and machine learning. Towards this goal, the Autonomous Agents Research Group develops novel machine learning algorithms for autonomous systems control, with a specific focus on deep reinforcement learning and multi-agent reinforcement learning. Research problems include scalable learning of coordinated agent policies and inter-agent communication; reasoning about the behaviours, goals, and composition of other agents from limited observations; and sample-efficient learning based on intrinsic motivation, curriculum learning, causal inference, and representation learning. This article provides a broad overview of the ongoing research portfolio of the group and discusses open problems for future directions.
Abstract（参考訳）: 特定のタスクを達成するために他のエージェントと対話できる自律エージェントの開発は、人工知能と機械学習の研究の中核領域である。この目標に向けて、Autonomous Agents Research Groupは、深層強化学習とマルチエージェント強化学習に特化して、自律システム制御のための新しい機械学習アルゴリズムを開発する。研究課題には、協調エージェント政策とエージェント間コミュニケーションのスケーラブルな学習、限られた観察から他のエージェントの振る舞い、目標、構成に関する推論、内因的動機付け、カリキュラム学習、因果推論、表現学習に基づくサンプル効率のよい学習などがある。本稿では,現在進行中の研究ポートフォリオの概要を概説するとともに,今後の課題について論じる。

関連論文リスト

Beyond Individual Intelligence: Surveying Collaboration, Failure Attribution, and Self-Evolution in LLM-based Multi-Agent Systems [65.90791804095561]
マルチエージェントシステムは、特殊エージェント間の構造化された協調を通じてこの問題に対処するが、より厳密な調整は、あまり検討されていないリスクを増幅する。既存の調査では、個々のエージェント能力、マルチエージェントのコラボレーション、エージェントの自己進化を別々にカバーしている。この調査は4つの因果関係のあるステージを中心にまとめられた統一されたレビューを提供する。これはLIFEの進展(Lay the capabilities foundation)、協力によるエージェントの統合、帰属による障害の発見、自律的な自己改善によるEvolveである。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-14T14:36:13Z)
Agentic Reasoning for Large Language Models [122.81018455095999]
推論は推論、問題解決、意思決定の基礎となる基本的な認知プロセスである。大規模言語モデル(LLM)は、クローズドワールド設定では強力な推論能力を示すが、オープンエンドおよび動的環境では苦労する。エージェント推論は、連続的な相互作用を計画し、行動し、学習する自律的なエージェントとしてLLMを解釈することでパラダイムシフトを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-18T18:58:23Z)
A Desideratum for Conversational Agents: Capabilities, Challenges, and Future Directions [51.96890647837277]
大規模言語モデル(LLM)は、従来の対話システムから、自律的な行動、文脈認識、ユーザとのマルチターンインタラクションが可能な高度なエージェントへと、会話AIを推進してきた。本調査では,人間レベルの知性にアプローチするよりスケーラブルなシステムにおいて,何が達成されたのか,どのような課題が持続するのか,何を行う必要があるのか,といった,次世代の会話エージェントのデシラトゥムを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-07T21:01:25Z)
Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z)
Autotelic Reinforcement Learning: Exploring Intrinsic Motivations for Skill Acquisition in Open-Ended Environments [1.104960878651584]
本稿では, 自己強化学習(RL)の概要を概観し, スキルレパートリーのオープンエンド形成における本質的モチベーションの役割を強調した。知識ベースと能力ベースの本質的なモチベーションの区別を明確にし、これらの概念が自己定義目標を生成・追求できる自律エージェントの開発にどのように役立つかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-06T14:37:46Z)
Contextual Knowledge Sharing in Multi-Agent Reinforcement Learning with Decentralized Communication and Coordination [0.9776703963093367]
マルチエージェント強化学習(Dec-MARL)は、動的環境における複雑なタスクに対処するための重要なアプローチとして登場した。本稿では,エージェントの知識共有プロセスに目標認識とタイムアウェアネスを取り入れ,ピアツーピアコミュニケーションとコーディネーションを統合した新しいDec-MARLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-26T22:49:50Z)
Multi-agent cooperation through learning-aware policy gradients [53.63948041506278]
利己的な個人はしばしば協力に失敗し、マルチエージェント学習の根本的な課題を提起する。本稿では,学習型強化学習のための,偏見のない高導出性ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。我々は, 受刑者のジレンマから, 自己関心のある学習エージェントの間でどのように, いつ, 協力関係が生じるかの新たな説明を得た。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T10:48:42Z)
Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
Responsible Emergent Multi-Agent Behavior [2.9370710299422607]
Responsible AIの最先端技術は、人間の問題はマルチエージェントの問題である、という重要なポイントを無視した。交通の運転から経済政策の交渉まで、人間の問題解決には複数の個人の行動と動機の相互作用と相互作用が伴う。この論文は、責任ある創発的マルチエージェント行動の研究を発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-02T21:37:32Z)
Balancing Autonomy and Alignment: A Multi-Dimensional Taxonomy for Autonomous LLM-powered Multi-Agent Architectures [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、洗練された言語理解と生成能力を備えた人工知能の分野に革命をもたらした。本稿では,LLMを用いた自律型マルチエージェントシステムが自律性とアライメントの動的相互作用をどのようにバランスさせるかを分析するために,総合的な多次元分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-05T16:37:29Z)
Intrinsic Motivation in Model-based Reinforcement Learning: A Brief Review [77.34726150561087]
本稿では,エージェントが獲得した世界モデルに基づいて,本質的な動機付けを決定するための既存の手法について考察する。提案した統合フレームワークは,学習を改善するために,世界モデルと本質的なモチベーションを用いてエージェントのアーキテクチャを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-24T15:13:02Z)
Interpreting Neural Policies with Disentangled Tree Representations [58.769048492254555]
本稿では,コンパクトなニューラルポリシーの解釈可能性について,不整合表現レンズを用いて検討する。決定木を利用して,ロボット学習における絡み合いの要因を抽出する。学習したニューラルダイナミクスの絡み合いを計測する解釈可能性指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-13T01:10:41Z)
Autonomous Open-Ended Learning of Tasks with Non-Stationary Interdependencies [64.0476282000118]
固有のモチベーションは、目標間のトレーニング時間を適切に割り当てるタスクに依存しないシグナルを生成することが証明されている。内在的に動機付けられたオープンエンドラーニングの分野におけるほとんどの研究は、目標が互いに独立しているシナリオに焦点を当てているが、相互依存タスクの自律的な獲得を研究するのはごくわずかである。特に,タスク間の関係に関する情報をアーキテクチャのより高レベルなレベルで組み込むことの重要性を示す。そして、自律的に取得したシーケンスを格納する新しい学習層を追加することで、前者を拡張する新しいシステムであるH-GRAILを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-16T10:43:01Z)
Assessing Human Interaction in Virtual Reality With Continually Learning Prediction Agents Based on Reinforcement Learning Algorithms: A Pilot Study [6.076137037890219]
本研究では,人間と学習の継続する予測エージェントの相互作用が,エージェントの能力の発達とともにどのように発達するかを検討する。我々は、強化学習(RL)アルゴリズムから学習した予測が人間の予測を増大させる仮想現実環境と時間ベースの予測タスクを開発する。以上の結果から,人的信頼はエージェントとの早期の相互作用に影響され,信頼が戦略的行動に影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-14T22:46:44Z)
Multi-Agent Imitation Learning with Copulas [102.27052968901894]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-10T03:49:41Z)
Multiagent Deep Reinforcement Learning: Challenges and Directions Towards Human-Like Approaches [0.0]
本稿では,最も一般的なマルチエージェント問題表現とその主な課題について述べる。これらの課題に対処する5つの研究領域を特定します。我々は,マルチエージェント強化学習が成功するためには,これらの課題を学際的アプローチで解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-29T19:53:15Z)
Intrinsically Motivated Goal-Conditioned Reinforcement Learning: a Short Survey [21.311739361361717]
開発アプローチは、学習エージェントは自身の問題を解決するために生成、選択、学習しなければならないと主張する。近年、発達的アプローチと深層強化学習(RL)手法の融合が見られ、発達的機械学習の新しい領域を形成している。本稿では,深層rlと発達的アプローチの交点におけるこれらの手法の類型論,最近のアプローチのサーベイ,今後の展望について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-17T18:51:40Z)

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。