Under de senaste åren har djupt förstärkande lärande visat stora framgångar när det gäller komplexa enagentuppgifter, och på senare tid har detta tillvägagångssätt också tillämpats på fleragentområden. I detta dokument föreslår vi en ny metod, kallad MAGnet, för multi-agent förstärkning lärande (MARL) som använder en relevans graf representation av miljön som erhålls genom en själv-attention mekanism [17], och en meddelande-generering teknik inspirerad av NerveNet arkitektur [18]. Vi tillämpade vår MAGnet approach till Pommerman spelet [11] och resultaten visar att det betydligt överträffar state-of-the-art MARL lösningar, inklusive DQN, MADDPG, och MCTS.
En annan strategi för fördjupat lärande föreslås av REF, som använder Relevansdiagram som erhålls genom en självbetjäningsmekanism.
Deep Multi-Agent Reinforcement Learning with Relevance Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}