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Enregistrement W185706336

Labeled Initialized Adaptive Play Q-learning for Stochastic Games

2007· article· en· W185706336 sur OpenAlex
Andriy Burkov, Brahim Chaib-draa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueReinforcement Learning in Robotics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQ-learningComputer scienceContext (archaeology)Process (computing)Artificial intelligenceOptimal stoppingPoint (geometry)Mathematical optimizationAdaptive learningGridQuality (philosophy)MathematicsReinforcement learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, initial approximation of Q-values of the multiagent Q-learning by the optimal single-agent Q-values has shown good results in reducing the complexity of the learning process. In this paper, we continue in the same vein and give a brief description of the Initialized Adaptive Play Q-learning (IAPQ) algorithm while establishing an effective stopping criterion for this algorithm. To do that, we adapt a technique called “labeling” to the multiagent learning context. Our approach demonstrates good empirical behavior in multiagent coordination problems, such as two-robot grid world stochastic game. We show that our Labeled IAPQ (i) is able to converge faster than IAPQ by permitting a certain predefined value of learning error and (ii) it establishes an effective stopping criterion, which permits terminating the learning process at a near-optimal point with a flexible learning speed/quality tradeoff.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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