論文の概要: How to solve a classification problem using a cooperative tiling Multi-Agent System?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14239v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 09:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 23:31:43.656034
• Title: How to solve a classification problem using a cooperative tiling Multi-Agent System?
• Title（参考訳）: 協調型マルチエージェントシステムを用いた分類問題の解法
• Authors: Thibault Fourez (IRIT-SMAC), Nicolas Verstaevel (IRIT-SMAC), Fr\'ed\'eric Migeon (IRIT-SMAC), Fr\'ed\'eric Schettini, Fr\'ed\'eric Amblard (IRIT-SMAC)
• Abstract要約: 本稿では,分類問題を入力変数空間の協調タイリングに変換する枠組みを提案する。 線形分離性の異なる3種類のベンチマーク玩具問題に対して,オンライン非線形分類に線形分類器を用いることが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) transform dynamic problems into problems of local cooperation between agents. We present smapy, an ensemble based AMAS implementation for mobility prediction, whose agents are provided with machine learning models in addition to their cooperation rules. With a detailed methodology, we propose a framework to transform a classification problem into a cooperative tiling of the input variable space. We show that it is possible to use linear classifiers for online non-linear classification on three benchmark toy problems chosen for their different levels of linear separability, if they are integrated in a cooperative Multi-Agent structure. The results obtained show a significant improvement of the performance of linear classifiers in non-linear contexts in terms of classification accuracy and decision boundaries, thanks to the cooperative approach.
• Abstract（参考訳）: 適応多エージェントシステム(AMAS)は動的問題をエージェント間の局所的な協調の問題に変換する。 エージェントに協調ルールに加えて機械学習モデルを提供する移動予測のためのアンサンブルベースのAMAS実装であるsmapyを提案する。 詳細な手法を用いて,分類問題を入力変数空間の協調的タイリングに変換する枠組みを提案する。 協調型マルチエージェント構造に統合された場合, 線形分離性の異なる3種類のベンチマーク玩具問題に対して, オンライン非線形分類に線形分類器を用いることが可能であることを示す。 その結果,非線形文脈における線形分類器の性能は,協調的アプローチにより,分類精度と決定境界の観点から有意に向上した。

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