論文の概要: Learning to Communicate using Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01403v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 23:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 18:47:26.008719
• Title: Learning to Communicate using Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習を用いたコミュニケーション学習
• Authors: Yat Long Lo, Biswa Sengupta, Jakob Foerster, Michael Noukhovitch
• Abstract要約: 本稿では,コミュニケーション的メッセージが環境状態の異なる不完全なビューと見なされる,別の視点を紹介する。 送信したメッセージと受信したメッセージの関係を調べることで,コントラスト学習を用いてコミュニケーションを学ぶことを提案する。 通信環境において,本手法は性能と学習速度の両面で,従来の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8484009470171943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Communication is a powerful tool for coordination in multi-agent RL. But inducing an effective, common language is a difficult challenge, particularly in the decentralized setting. In this work, we introduce an alternative perspective where communicative messages sent between agents are considered as different incomplete views of the environment state. By examining the relationship between messages sent and received, we propose to learn to communicate using contrastive learning to maximize the mutual information between messages of a given trajectory. In communication-essential environments, our method outperforms previous work in both performance and learning speed. Using qualitative metrics and representation probing, we show that our method induces more symmetric communication and captures global state information from the environment. Overall, we show the power of contrastive learning and the importance of leveraging messages as encodings for effective communication.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションはマルチエージェントRLにおけるコーディネーションの強力なツールである。 しかし、効果的な共通言語の導入は、特に分散環境では難しい課題である。 本稿では,エージェント間で送信されるコミュニケーションメッセージが,環境状態の異なる不完全なビューと見なされる,別の視点を提案する。 受信したメッセージ間の関係を調べることにより,与えられた軌道上のメッセージ間の相互情報を最大化するために,コントラスト学習を用いてコミュニケーションを学ぶことを提案する。 通信環境において,本手法は性能と学習速度の両面で,従来の手法よりも優れていた。 定性的メトリクスと表現探索を用いて,本手法がより対称な通信を誘導し,環境からグローバルな状態情報を取得することを示す。 全体として、コントラスト学習の力と、効果的なコミュニケーションのためのエンコーディングとしてメッセージを活用することの重要性を示す。

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