論文の概要: Online Relational Inference for Evolving Multi-agent Interacting Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01442v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 05:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:10.390629
• Title: Online Relational Inference for Evolving Multi-agent Interacting Systems
• Title（参考訳）: 進化するマルチエージェント相互作用系に対するオンライン関係推論
• Authors: Beomseok Kang, Priyabrata Saha, Sudarshan Sharma, Biswadeep Chakraborty, Saibal Mukhopadhyay,
• Abstract要約: オンライン推論(ORI)は、マルチエージェントインタラクションシステムの進化において、隠れた相互作用グラフを効率的に識別するように設計されている。 固定トレーニングセットに依存する従来のオフラインメソッドとは異なり、ORIはオンラインバックプロパゲーションを採用し、新しいデータポイント毎にモデルを更新する。 重要な革新は、AdaRelationと呼ばれる新しい適応学習技術によって最適化されたトレーニング可能なパラメータとして、隣接行列を使用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.275434303742328
• License:
• Abstract: We introduce a novel framework, Online Relational Inference (ORI), designed to efficiently identify hidden interaction graphs in evolving multi-agent interacting systems using streaming data. Unlike traditional offline methods that rely on a fixed training set, ORI employs online backpropagation, updating the model with each new data point, thereby allowing it to adapt to changing environments in real-time. A key innovation is the use of an adjacency matrix as a trainable parameter, optimized through a new adaptive learning rate technique called AdaRelation, which adjusts based on the historical sensitivity of the decoder to changes in the interaction graph. Additionally, a data augmentation method named Trajectory Mirror (TM) is introduced to improve generalization by exposing the model to varied trajectory patterns. Experimental results on both synthetic datasets and real-world data (CMU MoCap for human motion) demonstrate that ORI significantly improves the accuracy and adaptability of relational inference in dynamic settings compared to existing methods. This approach is model-agnostic, enabling seamless integration with various neural relational inference (NRI) architectures, and offers a robust solution for real-time applications in complex, evolving systems.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングデータを用いたマルチエージェントインタラクションシステムの進化において,隠れた相互作用グラフを効率的に識別する新しいフレームワークであるオンライン関係推論(ORI)を導入する。 固定されたトレーニングセットに依存する従来のオフラインメソッドとは異なり、ORIはオンラインバックプロパゲーションを採用し、新しいデータポイント毎にモデルを更新することで、変更する環境にリアルタイムで適応できるようにする。 重要な革新は、アジャカシー行列をトレーニング可能なパラメータとして使用することであり、AdaRelationと呼ばれる新しい適応学習率技術によって最適化されている。 さらに、トラジェクティブミラー(TM)と呼ばれるデータ拡張手法を導入し、モデルを様々なトラジェクティブパターンに露出させることで一般化を改善する。 合成データセットと実世界データ(人間動作用CMU MoCap)による実験結果から、ORIは既存の手法と比較して動的設定における関係推論の精度と適応性を大幅に向上することが示された。 このアプローチはモデルに依存しないため、さまざまなニューラルリレーショナル推論(NRI)アーキテクチャとのシームレスな統合を可能にし、複雑で進化するシステムにおけるリアルタイムアプリケーションに対する堅牢なソリューションを提供する。

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