論文の概要: Negotiated Reasoning: On Provably Addressing Relative Over-Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05353v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 16:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:16:01.272079
• Title: Negotiated Reasoning: On Provably Addressing Relative Over-Generalization
• Title（参考訳）: 交渉による推論--相対的な一般化を正当化する
• Authors: Junjie Sheng, Wenhao Li, Bo Jin, Hongyuan Zha, Jun Wang, Xiangfeng Wang
• Abstract要約: 過度に一般化することは認知科学における厄介な問題であり、人々は過去の経験のために過度に慎重になる可能性がある。 マルチエージェント強化学習(MARL)のエージェントも、人々が行うように相対的な過剰一般化(RO)に悩まされ、準最適協力に固執している。 近年, エージェントに対する推論能力の割り当てはアルゴリズム的にも経験的にもROを緩和できることが示されたが, ROの理論的理解は乏しい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.5896371203566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over-generalization is a thorny issue in cognitive science, where people may become overly cautious due to past experiences. Agents in multi-agent reinforcement learning (MARL) also have been found to suffer relative over-generalization (RO) as people do and stuck to sub-optimal cooperation. Recent methods have shown that assigning reasoning ability to agents can mitigate RO algorithmically and empirically, but there has been a lack of theoretical understanding of RO, let alone designing provably RO-free methods. This paper first proves that RO can be avoided when the MARL method satisfies a consistent reasoning requirement under certain conditions. Then we introduce a novel reasoning framework, called negotiated reasoning, that first builds the connection between reasoning and RO with theoretical justifications. After that, we propose an instantiated algorithm, Stein variational negotiated reasoning (SVNR), which uses Stein variational gradient descent to derive a negotiation policy that provably avoids RO in MARL under maximum entropy policy iteration. The method is further parameterized with neural networks for amortized learning, making computation efficient. Numerical experiments on many RO-challenged environments demonstrate the superiority and efficiency of SVNR compared to state-of-the-art methods in addressing RO.
• Abstract（参考訳）: 過度な一般化は認知科学における厄介な問題であり、過去の経験によって人々は過度に慎重になる可能性がある。 マルチエージェント強化学習(MARL)のエージェントも、人々が行うように相対的な過剰一般化(RO)に悩まされ、準最適協力に固執している。 近年の手法では, エージェントに推論能力を割り当てることによって, ROをアルゴリズム的にかつ経験的に緩和できることが示されているが, ROの理論的理解の欠如が指摘されている。 本稿では,MARL法が一定の条件下で一貫した推論条件を満たす場合,ROを回避できることを最初に証明する。 次に、まず理論的正当化を伴う推論とROの接続を構築する、交渉推論と呼ばれる新しい推論フレームワークを導入する。 その後,svnr(stein variational negotiationd reasoning)という,最大エントロピー政策の反復でmarlのroを確実に回避するネゴシエーションポリシを導出するアルゴリズムを提案する。 この手法はさらに、償却学習のためのニューラルネットワークでパラメータ化され、計算効率が向上する。 多くの RO チャレング環境における数値実験により SVNR の優位性と効率性を示す。

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