論文の概要: Relational Reasoning via Set Transformers: Provable Efficiency and Applications to MARL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09845v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 16:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 18:11:09.705325
• Title: Relational Reasoning via Set Transformers: Provable Efficiency and Applications to MARL
• Title（参考訳）: 集合変換器による関係推論:確率効率とMARLへの応用
• Authors: Fengzhuo Zhang, Boyi Liu, Kaixin Wang, Vincent Y. F. Tan, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang
• Abstract要約: 置換不変エージェントフレームワークを用いたMARL(Multi-A gent R einforcement Learning)は,実世界のアプリケーションにおいて大きな実証的成功を収めた。 残念なことに、このMARL問題の理論的理解は、多くのエージェントの呪いと、既存の著作における関係推論の限定的な探索によって欠落している。 モデルフリーアルゴリズムとモデルベースアルゴリズムの最適度差は各エージェント数に独立して対数的であり、多くのエージェントの呪いを和らげる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 154.13105285663656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The cooperative Multi-A gent R einforcement Learning (MARL) with permutation invariant agents framework has achieved tremendous empirical successes in real-world applications. Unfortunately, the theoretical understanding of this MARL problem is lacking due to the curse of many agents and the limited exploration of the relational reasoning in existing works. In this paper, we verify that the transformer implements complex relational reasoning, and we propose and analyze model-free and model-based offline MARL algorithms with the transformer approximators. We prove that the suboptimality gaps of the model-free and model-based algorithms are independent of and logarithmic in the number of agents respectively, which mitigates the curse of many agents. These results are consequences of a novel generalization error bound of the transformer and a novel analysis of the Maximum Likelihood Estimate (MLE) of the system dynamics with the transformer. Our model-based algorithm is the first provably efficient MARL algorithm that explicitly exploits the permutation invariance of the agents.
• Abstract（参考訳）: 置換不変エージェントフレームワークを用いたMARL(Multi-A gent R einforcement Learning)は,実世界のアプリケーションにおいて大きな成功を収めている。 残念なことに、このMARL問題の理論的理解は、多くのエージェントの呪いと、既存の著作における関係推論の限定的な探索によって欠落している。 本稿では,変換器が複雑な関係推論を実装していることを検証し,モデルフリーおよびモデルベースオフラインMARLアルゴリズムを変換器近似器を用いて提案・解析する。 モデルフリーアルゴリズムとモデルベースアルゴリズムの下位最適性ギャップは,それぞれエージェント数と対数から独立していることが証明され,多くのエージェントの呪いを緩和する。 これらの結果は、変圧器の新しい一般化誤差境界と、変圧器を用いたシステムダイナミクスの最大度推定(mle)の新しい解析の結果である。 我々のモデルベースアルゴリズムは、エージェントの置換不変性を明示的に活用する最初の証明可能なMARLアルゴリズムである。

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