論文の概要: Whom to Trust? Elective Learning for Distributed Gaussian Process Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03014v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 13:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 15:57:24.650042
• Title: Whom to Trust? Elective Learning for Distributed Gaussian Process Regression
• Title（参考訳）: 誰を信用する? 分散ガウス過程回帰のための選別学習
• Authors: Zewen Yang, Xiaobing Dai, Akshat Dubey, Sandra Hirche, Georges Hattab
• Abstract要約: 我々は、選択学習アルゴリズム、すなわち、事前認識された選択分散GP(Pri-GP)を開発する。 Pri-GPは、その信頼性に基づいて、近隣のエージェントから予測を選択的に要求する能力を持つエージェントに権限を与える。 プリGPフレームワーク内に予測誤差を確立し,予測の信頼性を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5208783730894972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an innovative approach to enhance distributed cooperative learning using Gaussian process (GP) regression in multi-agent systems (MASs). The key contribution of this work is the development of an elective learning algorithm, namely prior-aware elective distributed GP (Pri-GP), which empowers agents with the capability to selectively request predictions from neighboring agents based on their trustworthiness. The proposed Pri-GP effectively improves individual prediction accuracy, especially in cases where the prior knowledge of an agent is incorrect. Moreover, it eliminates the need for computationally intensive variance calculations for determining aggregation weights in distributed GP. Furthermore, we establish a prediction error bound within the Pri-GP framework, ensuring the reliability of predictions, which is regarded as a crucial property in safety-critical MAS applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェントシステム(MAS)におけるガウス過程(GP)回帰を用いた分散協調学習の革新的手法を提案する。 この研究の重要な貢献は、選択学習アルゴリズム(Pri-GP)の開発である。これは、エージェントに、その信頼性に基づいて、近隣エージェントから予測を選択的に要求する能力を与える。 提案したPri-GPは,エージェントの事前知識が誤りである場合に,個人の予測精度を効果的に向上させる。 さらに、分散gpにおける凝集重みを決定するために計算集約分散計算を不要とする。 さらに、Pri-GPフレームワーク内での予測誤差を確立し、安全クリティカルなMASアプリケーションにおいて重要な特性である予測の信頼性を確保する。

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