Multi-Agent Advisor Q-Learning (Extended Abstract)
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, there have been significant advances in multi-agent reinforcement learning (MARL) but there are still numerous challenges, such as high sample complexity and slow convergence to stable policies, that need to be overcome before wide-spread deployment is possible. However, many real-world environments already, in practice, deploy sub-optimal or heuristic approaches for generating policies. An interesting question that arises is how to best use such approaches as advisors to help improve reinforcement learning in multi-agent domains. We provide a principled framework for incorporating action recommendations from online sub-optimal advisors in multi-agent settings. We describe the problem of ADvising Multiple Intelligent Reinforcement Agents (ADMIRAL) in nonrestrictive general-sum stochastic game environments and present two novel Q-learning-based algorithms: ADMIRAL - Decision Making (ADMIRAL-DM) and ADMIRAL - Advisor Evaluation (ADMIRAL-AE), which allow us to improve learning by appropriately incorporating advice from an advisor (ADMIRAL-DM), and evaluate the effectiveness of an advisor (ADMIRAL-AE). We analyze the algorithms theoretically and provide fixed point guarantees regarding their learning in general-sum stochastic games. Furthermore, extensive experiments illustrate that these algorithms: can be used in a variety of environments, have performances that compare favourably to other related baselines, can scale to large state-action spaces, and are robust to poor advice from advisors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».