電気通信大学とサイバーエージェントの研究グループは、複数のモデルに学習させる「マルチエージェント」環境において、それぞれのモデルが同じ最適解に近づくようにできる新手法を開発した。
電気通信大学とサイバーエージェントの研究グループは、複数のモデルに学習させる「マルチエージェント」環境において、それぞれのモデルが同じ最適解に近づくようにできる新手法を開発した。 マルチエージェントで複数のモデルに学習させるときには、それぞれ独立に学習させる方法を採ることが多い。しかし、この方法では、複数のモデルの学習結果が最適な解に収束せず、周期的な軌道に陥ってしまう問題が発生する。 そこで研究グループは、特定の方向への学習を促進させる「突然変異」を加える手法を考案した。これによって、マルチエージェントでのモデル学習が周期的な軌道に陥ることなく、最適解の近傍に安定して収束するようになった。 研究成果は、2022年8月に開催される機械学習分野の国際会議UAI （Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence）2022で発表する予定。サイバーエージェントは同社の広告配信などに活用していく考えだ。（笹田）
