論文の概要: Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent
Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11942v1
- Date: Wed, 19 Oct 2022 23:04:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 14:07:24.795526
- Title: Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent
Reinforcement Learning
- Title(参考訳): Oracles & Followers: Stackelberg Equilibria in Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
- Authors: Matthias Gerstgrasser, David C. Parkes
- Abstract要約: マルチエージェントRL問題としてStackelberg Equilibria検索を実装するための一般的なフレームワークを提案する。
我々は、このフレームワークの特定のインスタンス化として、これまでのアプローチがどのように捉えられるかについて議論する。
我々は、標準ベンチマークドメイン上で実験的にフレームワークによって予測される新しいアプローチの例を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.284863599920115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stackelberg Equilibria arise naturally in a range of popular learning
problems, such as in security games or automated mechanism design, and have
received increasing attention in the reinforcement learning literature
recently. We present a general framework for implementing Stackelberg
Equilibria search as a multi-agent RL problem, allowing a wide range of design
choices. We discuss how previous approaches can be seen as specific
instantiations of this framework. As a key insight, we note that the design
space allows for approaches not previously seen in the literature, for instance
by leveraging multitask and meta-RL techniques for follower convergence. We
evaluate examples of novel approaches predicted by our framework experimentally
on standard benchmark domains. Finally, we discuss directions for future work
implied by our work.
- Abstract(参考訳): Stackelberg Equilibriaは、セキュリティゲームや自動メカニズム設計など、さまざまな一般的な学習問題に自然に現れ、近年、強化学習文学において注目を集めている。
本稿では,マルチエージェントRL問題としてStackelberg Equilibria検索を実装するための汎用フレームワークを提案する。
このフレームワークの特定のインスタンス化として、これまでのアプローチがどのように考えられるかについて議論する。
重要な洞察として、設計空間は、例えば、マルチタスクとメタRL技術を利用して従者収束を図り、これまで文献になかったアプローチを可能にすることに留意する。
標準ベンチマークドメインで実験的に予測した新しいアプローチの例を評価する。
最後に,今後の作業の方向性について考察する。
関連論文リスト
- Combinatorial Optimization with Policy Adaptation using Latent Space
Search [46.02102888864839]
本稿では,複雑なNPハード問題を解くために,パフォーマンスアルゴリズムを設計するための新しいアプローチを提案する。
我々の検索戦略は11の標準ベンチマークタスクにおける最先端のアプローチよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T12:24:54Z) - Let's reward step by step: Step-Level reward model as the Navigators for
Reasoning [64.27898739929734]
Process-Supervised Reward Model (PRM)は、トレーニングフェーズ中にステップバイステップのフィードバックをLLMに提供する。
LLMの探索経路を最適化するために,PRMからのステップレベルのフィードバックを応用した欲求探索アルゴリズムを提案する。
提案手法の汎用性を探るため,コーディングタスクのステップレベル報酬データセットを自動生成する手法を開発し,コード生成タスクにおける同様の性能向上を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T05:21:50Z) - A General Framework for Sample-Efficient Function Approximation in
Reinforcement Learning [132.45959478064736]
モデルベースとモデルフリー強化学習を統合した汎用フレームワークを提案する。
最適化に基づく探索のための分解可能な構造特性を持つ新しい推定関数を提案する。
本フレームワークでは,OPERA (Optimization-based Exploration with Approximation) という新しいサンプル効率アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T17:59:16Z) - Understanding A Class of Decentralized and Federated Optimization
Algorithms: A Multi-Rate Feedback Control Perspective [41.05789078207364]
分散最適化アルゴリズムを理解し、分析し、設計するための新しい視点を提供する。
本稿では,分散化/分散化方式を含む分散アルゴリズムを,特定の連続時間フィードバック制御系を識別できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T01:53:57Z) - Semi-Supervised Domain Generalization with Stochastic StyleMatch [90.98288822165482]
実世界のアプリケーションでは、アノテーションのコストが高いため、各ソースドメインから利用可能なラベルはわずかです。
本研究では,より現実的で実践的な半教師付き領域一般化について検討する。
提案手法であるStyleMatchは,擬似ラベルに基づく最先端の半教師付き学習手法であるFixMatchに着想を得たものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T16:00:08Z) - Online Baum-Welch algorithm for Hierarchical Imitation Learning [7.271970309320002]
オプションフレームワークで階層的な模倣学習を行うためのオンラインアルゴリズムを提案する。
このアプローチは離散環境と連続環境の両方でうまく機能することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T22:03:25Z) - Investigating Bi-Level Optimization for Learning and Vision from a
Unified Perspective: A Survey and Beyond [114.39616146985001]
機械学習やコンピュータビジョンの分野では、モチベーションやメカニズムが異なるにもかかわらず、複雑な問題の多くは、一連の密接に関連するサブプロトコルを含んでいる。
本稿では,BLO(Bi-Level Optimization)の観点から,これらの複雑な学習と視覚問題を一様に表現する。
次に、値関数に基づく単一レベル再構成を構築し、主流勾配に基づくBLO手法を理解し、定式化するための統一的なアルゴリズムフレームワークを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T16:20:23Z) - Multi-agent navigation based on deep reinforcement learning and
traditional pathfinding algorithm [0.0]
我々は,マルチエージェント衝突回避問題のための新しいフレームワークを開発する。
このフレームワークは、従来のパスフィニングアルゴリズムと強化学習を組み合わせたものだ。
我々のアプローチでは、エージェントはナビゲートするか、パートナーを避けるために簡単な行動をとるかを学ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-05T08:56:58Z) - SUNRISE: A Simple Unified Framework for Ensemble Learning in Deep
Reinforcement Learning [102.78958681141577]
SUNRISEは単純な統一アンサンブル法であり、様々な非政治的な深層強化学習アルゴリズムと互換性がある。
SUNRISEは, (a) アンサンブルに基づく重み付きベルマンバックアップと, (b) 最上位の自信境界を用いて行動を選択する推論手法を統合し, 効率的な探索を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T17:08:44Z) - Reinforcement Learning as Iterative and Amortised Inference [62.997667081978825]
我々は、この制御を推論フレームワークとして使用し、償却および反復推論に基づく新しい分類スキームを概説する。
この観点から、比較的探索されていないアルゴリズム設計空間の一部を特定できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-13T16:10:03Z) - Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: A Survey [12.323976053967066]
最適化問題を解決する多くの伝統的なアルゴリズムは、解決を逐次構築する手工芸品を使用する。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントを監督的または自己監督的な方法で訓練することにより、これらの検索を自動化する優れた代替手段を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-07T16:19:45Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。