Fugu-MT 論文翻訳(概要): Developing, Evaluating and Scaling Learning Agents in Multi-Agent Environments

論文の概要: Developing, Evaluating and Scaling Learning Agents in Multi-Agent Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10958v1
Date: Thu, 22 Sep 2022 12:28:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-09-23 14:09:34.289032
Title: Developing, Evaluating and Scaling Learning Agents in Multi-Agent Environments
Title（参考訳）: マルチエージェント環境における学習エージェントの開発・評価・スケーリング
Abstract要約: DeepMindのGame Theory & Multi-Agentチームは、マルチエージェント学習のいくつかの側面を研究している。私たちのグループの重要な目的は、DeepMindのリソースと専門知識を深層強化学習に活用することにあります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.16072318606355
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Game Theory & Multi-Agent team at DeepMind studies several aspects of multi-agent learning ranging from computing approximations to fundamental concepts in game theory to simulating social dilemmas in rich spatial environments and training 3-d humanoids in difficult team coordination tasks. A signature aim of our group is to use the resources and expertise made available to us at DeepMind in deep reinforcement learning to explore multi-agent systems in complex environments and use these benchmarks to advance our understanding. Here, we summarise the recent work of our team and present a taxonomy that we feel highlights many important open challenges in multi-agent research.
Abstract（参考訳）: deepmindのgame theory & multi-agentチームは、計算近似からゲーム理論の基本概念、リッチな空間環境における社会的ジレンマのシミュレーション、難しいチームコーディネーションタスクにおける3次元ヒューマノイドのトレーニングまで、マルチエージェント学習のいくつかの側面を研究している。私たちのグループの重要な目的は、DeepMindで利用可能なリソースと専門知識を使って、複雑な環境でマルチエージェントシステムを探索し、これらのベンチマークを使用して理解を深めることです。ここでは,我々のチームの最近の成果を要約し,マルチエージェント研究における多くの重要なオープン課題を浮き彫りにする分類法を紹介する。

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