Vi anser att problemet med flera agenter känner av och agerar i miljöer med målet att maximera deras gemensamma nytta. I dessa miljöer måste agenter lära sig kommunikationsprotokoll för att dela information som behövs för att lösa uppgifterna. Genom att omfamna djupa neurala nätverk, kan vi visa endto-end lärande av protokoll i komplexa miljöer inspirerade av kommunikations gåtor och multi-agent datorseende problem med partiell observerbarhet. Vi föreslår två metoder för lärande inom dessa områden: Förstärkt interagentinlärning (RIAL) och differentierat interagentinlärning (DIAL). Den förra använder sig av djup Q-learning, medan den senare utnyttjar det faktum att agenter under inlärning kan återbilda felderivat genom (buller) kommunikationskanaler. Detta tillvägagångssätt använder sig därför av centraliserad inlärning men decentraliserat genomförande. Våra experiment introducerar nya miljöer för att studera inlärning av kommunikationsprotokoll och presentera en uppsättning tekniska innovationer som är nödvändiga för framgång inom dessa områden.
I REF, Foerster et al. Föreslog "Diferentiable Inter-Agent Learning" för att effektivt lära sig kommunikation för djupa Q-nätverk.
Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}