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研究成果
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MAT-DQN: Toward Interpretable Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Coordinated Activities
Yoshinari Motokawa
*
,
Toshiharu Sugawara
*
この研究の対応する著者
基幹理工学部
研究成果
:
Conference contribution
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「MAT-DQN: Toward Interpretable Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Coordinated Activities」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Mathematics
Multiagent Learning
100%
Reinforcement Learning
72%
Transformer
63%
Cooperative Behavior
22%
Multi-agent Systems
18%
Network Architecture
10%
Encoder
9%
Productivity
8%
Ambiguity
7%
Baseline
7%
Decision Making
6%
Neural Networks
6%
Learning
6%
Engineering & Materials Science
Reinforcement learning
48%
Multi agent systems
13%
Network architecture
6%
Deep learning
6%
Productivity
5%