論文の概要: Partially Observable Stochastic Games with Neural Perception Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11566v3
- Date: Sun, 30 Jun 2024 10:13:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-02 17:40:31.692204
- Title: Partially Observable Stochastic Games with Neural Perception Mechanisms
- Title（参考訳）: ニューラルパーセプション機構を持つ部分観測可能な確率ゲーム
- Authors: Rui Yan, Gabriel Santos, Gethin Norman, David Parker, Marta Kwiatkowska,
- Abstract要約: ニューロシンボリック部分観測ゲーム(NS-POSG)のモデルを提案する。
我々は、離散的データ駆動観察と、完全インフォームドエージェントを用いた部分インフォームドエージェントによる一方的な設定に焦点を当てた。
本研究では,一方のNS-POSGの近似解に対して,一方のNS-HSVIと呼ばれる新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.51588071503617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Stochastic games are a well established model for multi-agent sequential decision making under uncertainty. In practical applications, though, agents often have only partial observability of their environment. Furthermore, agents increasingly perceive their environment using data-driven approaches such as neural networks trained on continuous data. We propose the model of neuro-symbolic partially-observable stochastic games (NS-POSGs), a variant of continuous-space concurrent stochastic games that explicitly incorporates neural perception mechanisms. We focus on a one-sided setting with a partially-informed agent using discrete, data-driven observations and another, fully-informed agent. We present a new method, called one-sided NS-HSVI, for approximate solution of one-sided NS-POSGs, which exploits the piecewise constant structure of the model. Using neural network pre-image analysis to construct finite polyhedral representations and particle-based representations for beliefs, we implement our approach and illustrate its practical applicability to the analysis of pedestrian-vehicle and pursuit-evasion scenarios.
- Abstract（参考訳）: 確率ゲームは、不確実性の下でのマルチエージェントシーケンシャル決定のためのよく確立されたモデルである。
しかし、現実的な応用では、エージェントは環境の部分的な観察性しか持たないことが多い。
さらに、エージェントは、継続的データに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークのようなデータ駆動アプローチを使用して、環境をますます知覚する。
本稿では,ニューラルシンボリックな部分可観測確率ゲーム(NS-POSG)のモデルを提案する。
我々は、離散的データ駆動観察と、完全インフォームドエージェントを用いた部分インフォームドエージェントによる一方的な設定に焦点を当てた。
本稿では,片側NS-POSGを近似解として,片側NS-HSVIと呼ばれる新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークプレイメージ分析を用いて,有限多面体表現と粒子に基づく信念表現を構築し,歩行者車と追従回避シナリオの分析にその実践的適用性を示す。
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