Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Multi-Agent Continuous Learning System

論文の概要: Adaptive Multi-Agent Continuous Learning System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07646v2
Date: Tue, 4 Apr 2023 16:27:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-05 18:17:51.270930
Title: Adaptive Multi-Agent Continuous Learning System
Title（参考訳）: 適応型マルチエージェント連続学習システム
Authors: Xingyu Qian, Aximu Yuemaier, Longfei Liang, Wen-Chi Yang, Xiaogang Chen, Shunfen Li, Weibang Dai, Zhitang Song
Abstract要約: 本稿では,自己教師型クラスタリング認識システムを提案する。このシステムは、いくつかの異なる機能エージェントを使用して、環境の多様な要求に対処する適応性を改善するための接続構造を構築するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2752808844888015
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose an adaptive multi-agent clustering recognition system that can be self-supervised driven, based on a temporal sequences continuous learning mechanism with adaptability. The system is designed to use some different functional agents to build up a connection structure to improve adaptability to cope with environmental diverse demands, by predicting the input of the agent to drive the agent to achieve the act of clustering recognition of sequences using the traditional algorithmic approach. Finally, the feasibility experiments of video behavior clustering demonstrate the feasibility of the system to cope with dynamic situations. Our work is placed here\footnote{https://github.com/qian-git/MAMMALS}.
Abstract（参考訳）: 本稿では,適応性を有する時間列連続学習機構に基づく,自己教師型マルチエージェントクラスタリング認識システムを提案する。従来のアルゴリズムアプローチを用いて,エージェントの入力を予測し,エージェントの入力を駆使してシーケンスのクラスタリング認識を実現することにより,環境の多様な要求に対応するための適応性を向上させるために,いくつかの異なる機能的エージェントを接続構造を構築するように設計されている。最後に,映像行動クラスタリングの実現可能性実験により,動的状況に対処するシステムの実現可能性を示す。私たちの仕事はここで行われます。

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