泛化涌现通信
人工智能
2020-12-16 v3
摘要
我们将最近开发的 BabyAI 网格世界平台转换为发送者/接收者设置，以检验如下假设：既有的深度强化学习技术足以激励广义智能体之间产生基于环境的离散通信协议。这与先前采用直通估计或专门归纳偏置的实验形成对比。我们的结果表明，这些确实可以避免，转而提供恰当的环境激励即可。此外，结果表明通信间隔越长，越能激励出更抽象语义。在某些情况下，通信智能体比单体智能体更快地适应新环境，展示了涌现通信在迁移学习及一般泛化中的潜力。
引用
@article{arxiv.2001.01772,
title = {Generalizing Emergent Communication},
author = {Thomas A. Unger and Elia Bruni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01772},
year = {2020}
}
备注
Summary of a master thesis by Thomas A. Unger, supervised by Elia Bruni at the University of Amsterdam from January to August 2019. 9 pages, 6 figures, 2 tables