基于部分观测的多智能体交互随机预测
机器学习
2019-02-27 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出一种方法，在智能体交互的背景下，学习将来自习得动力学模型的时间信息与来自习得视觉模型的模糊视觉信息进行整合。我们的方法基于图结构变分循环神经网络（Graph-VRNN），其端到端训练以推断（部分观测的）世界当前状态，并预测未来状态。我们在两个运动数据集上展示了我们的方法优于多种基线，一个基于真实篮球轨迹，另一个由足球游戏引擎生成。
引用
@article{arxiv.1902.09641,
title = {Stochastic Prediction of Multi-Agent Interactions from Partial Observations},
author = {Chen Sun and Per Karlsson and Jiajun Wu and Joshua B Tenenbaum and Kevin Murphy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.09641},
year = {2019}
}
备注
ICLR 2019 camera ready