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A Unified Game-Theoretic Approach to Multiagent Reinforcement Learning
マルチエージェント強化学習への統一的なゲーム理論的アプローチ
arxiv.org/abs/1711.00832

要約:一般的なインテリジェンスを達成するには、エージェントが共有環境で他の人と対話する方法を学習する必要があります。これは、マルチエージェント強化学習(MARL)の課題です。最も簡単な形式は、独立した強化学習(InRL)で、各エージェントはその経験を(非定常的な)環境の一部として扱います。本稿では、まず、InRLを使用して学習したポリシーは、トレーニング中に他のエージェントのポリシーにオーバーフィットし、実行中に十分に一般化できないことを確認します。この効果を定量化するための新しい指標、共同政策相関を導入する。我々は、...