Fugu-MT 論文翻訳(概要): Affectively Framework: Towards Human-like Affect-Based Agents

論文の概要: Affectively Framework: Towards Human-like Affect-Based Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18316v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 18:18:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-29 15:09:01.043887
Title: Affectively Framework: Towards Human-like Affect-Based Agents
Title（参考訳）: Affectively Framework:人間らしいAffect-based Agentsを目指して
Authors: Matthew Barthet, Roberto Gallotta, Ahmed Khalifa, Antonios Liapis, Georgios N. Yannakakis,
Abstract要約: 我々は、観察空間の一部として影響を組み込んだオープンAIのGym環境であるemphAffectively Frameworkを提示する。本稿では,フレームワークとその3つのゲーム環境を紹介し,その有効性と可能性を検証するためのベースライン実験を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.680021913750926
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Game environments offer a unique opportunity for training virtual agents due to their interactive nature, which provides diverse play traces and affect labels. Despite their potential, no reinforcement learning framework incorporates human affect models as part of their observation space or reward mechanism. To address this, we present the \emph{Affectively Framework}, a set of Open-AI Gym environments that integrate affect as part of the observation space. This paper introduces the framework and its three game environments and provides baseline experiments to validate its effectiveness and potential.
Abstract（参考訳）: ゲーム環境は、インタラクティブな性質から仮想エージェントを訓練するユニークな機会を提供し、多様なプレイトレースを提供し、ラベルに影響を与える。その可能性にもかかわらず、人間の影響モデルを観察空間や報酬機構の一部として組み込んだ強化学習フレームワークは存在しない。これを解決するために、観測空間の一部に影響を及ぼすOpen-AI Gym環境の集合である \emph{Affectively Framework} を提示する。本稿では,フレームワークとその3つのゲーム環境を紹介し,その有効性と可能性を検証するためのベースライン実験を行う。

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