"게임 이론 역학은 다중 에이전트 강화 학습 시스템의 모든 곳에 존재합니다. 그것에 대해 무엇을 알아야 합니까?" 오늘날 대부분의 인공 지능 (AI) 시스템은 작업을 처리하는 단일 에이전트 또는 적대적 모델의 경우 시스템의 전반적인 동작을 개선하기 위해 서로 경쟁하는 두 개의 에이전트를 기반으로 합니다. 그러나 현실 세계의 많은 인지 문제는 많은 사람들이 만든 지식의 결과입니다. 예) self-driving car scenario 같은 경우, 모든 에이전트의 결정들은 시나리오에서 다른 많은 에이전트의 행위의 결과입니다. 금융시장이나 경제학에서 많은 시나리오들은 개체들의 많은 그룹 사이에서 조정된 행동들의 결과입니다. 인공 지능 (AI) 에이전트에서 이러한 행동을 어떻게 모방할 수 있습니까? MARL (M..

2021.03.13 - [관심있는 주제] - GNN- 1탄 Graph 기본 개념 알아보기 2021.03.13 - [관심있는 주제] - GNN - 2탄 GNN 기본 개념 알아보기 그래프 신경망 (GNN)은 최근 그래프 구조 데이터를 분석하는 능력으로 인해 많은 관심을 받고 있습니다. 최근에 GNN을 쓸 분야가 점점 많아지는 것 같아 공부를 개인적으로 천천히 해보려고 한다. 일단 GNN에 대해서 너무 무지하므로 기본 개념들을 여기저기 찾아서 이해하는 글을 적겠다. 그래프를 이해하기 쉽도록 그래프 이론과 그래프 분석 문제를 다룹니다. 그런 다음 다양한 형태와 원리로 그래프 신경망을 소개한다 또한 GNN이 할 수 있는 작업과 GNN의 일부 응용 프로그램을 다뤄볼 예정이다. Graph Theory 일단 graph..