論文の概要: Interaction Modeling with Multiplex Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10660v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 00:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 12:29:47.548136
• Title: Interaction Modeling with Multiplex Attention
• Title（参考訳）: 多重注意によるインタラクションモデリング
• Authors: Fan-Yun Sun, Isaac Kauvar, Ruohan Zhang, Jiachen Li, Mykel Kochenderfer, Jiajun Wu, Nick Haber
• Abstract要約: マルチエージェントシステムを正確にモデル化する手法を提案する。 提案手法は, 軌道予測や関係推定において, 最先端モデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.04973256281265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling multi-agent systems requires understanding how agents interact. Such systems are often difficult to model because they can involve a variety of types of interactions that layer together to drive rich social behavioral dynamics. Here we introduce a method for accurately modeling multi-agent systems. We present Interaction Modeling with Multiplex Attention (IMMA), a forward prediction model that uses a multiplex latent graph to represent multiple independent types of interactions and attention to account for relations of different strengths. We also introduce Progressive Layer Training, a training strategy for this architecture. We show that our approach outperforms state-of-the-art models in trajectory forecasting and relation inference, spanning three multi-agent scenarios: social navigation, cooperative task achievement, and team sports. We further demonstrate that our approach can improve zero-shot generalization and allows us to probe how different interactions impact agent behavior.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムのモデリングには、エージェントの相互作用の理解が必要である。 このようなシステムは、リッチな社会的行動力学を促進するために階層化される様々なタイプの相互作用を伴うため、しばしばモデル化が困難である。 本稿では,マルチエージェントシステムを正確にモデル化する手法を提案する。 本研究では,マルチプレックス・潜在グラフを用いて複数の独立型インタラクションを表現する前方予測モデルであるmultiplex attention (imma) を用いたインタラクションモデルを提案する。 このアーキテクチャのトレーニング戦略であるProgressive Layer Trainingも導入しています。 提案手法は,ソーシャルナビゲーション,協調作業達成,チームスポーツの3つのシナリオにまたがる,軌跡予測と関係推論における最先端モデルよりも優れていることを示す。 さらに,本手法がゼロショットの一般化を改善することを実証し,相互作用がエージェントの挙動にどのように影響するかを解明する。

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