Motståndare modellering är nödvändigt i multi-agent-inställningar där sekundära agenter med konkurrerande mål också anpassa sina strategier, men det är fortfarande utmanande eftersom strategier interagerar med varandra och förändras. De flesta tidigare arbeten fokuserar på att utveckla probabilistiska modeller eller parameteriserade strategier för specifika tillämpningar. Inspirerade av den senaste tidens framgång med djupt förstärkande lärande presenterar vi neuralbaserade modeller som tillsammans lär sig en politik och beteendet hos motståndare. Istället för att uttryckligen förutsäga motståndarens agerande kodar vi observation av motståndarna till ett djupt Q-Network (DQN); men vi behåller explicit modellering (om så önskas) med hjälp av multitasking. Genom att använda en mixing-of-Experts arkitektur upptäcker vår modell automatiskt olika strategimönster hos motståndare utan extra övervakning. Vi utvärderar våra modeller på en simulerad fotbollsmatch och en populär trivia spel, visar överlägsen prestanda över DQN och dess varianter.
Dessutom fokuserar Ref på motståndare modellering i konkurrensmiljö via djup Q-learning, med hjälp av en simulerad fotbollsmatch och en trivia spel som testbädd.
Opponent Modeling in Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}