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Enregistrement W2397401021

A Hybrid Cooperative Behavior Learning Method for a Rule-Based Shout-Ahead Architecture.

2012· article· en· W2397401021 sur OpenAlex
Sanjeev Paskaradevan, Jörg Denzinger

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

RevueIAT · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEvolutionary Algorithms and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinforcement learningArchitectureTask (project management)Computer scienceSet (abstract data type)Artificial intelligenceQuality (philosophy)Hybrid learningMachine learningEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an agent architecture and a hybrid behavior learning method for it that allows the use of communicated intentions of other agents to create agents that are able to cooperate with various configurations of other agents in fulfilling a task. Our shout-ahead architecture is based on two rule sets, one making decisions without communicated intentions and one with these intentions. Reinforcement learning is used to determine in a particular situation which set is responsible for the final decision. Evolutionary learning is used to learn these rules. Our application of this approach to learning behaviors for units in a computer game shows that the use of shout-ahead substantially improves the quality of the learned behavior compared to agents not using shout-ahead.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · 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