CVPR 2020 系列論文解讀公開課第四期，就在4月23日（本周四）20:00 整（北京時間）進行。

AI科技評論出品

針對目前國際疫情形勢越發(fā)嚴峻，無法現(xiàn)場參會進行學術(shù)交流的情況，AI研習社聯(lián)合AI科技評論組織策劃了頂會系列專題活動，這其中就包括【ICLR 2020 專題】系列活動。而【ICLR 2020系列論文解讀公開課】更是其中重要的組成部分，除此之外，專題還包括系列論文文字解讀，會議數(shù)據(jù)分析，會議資源下載等。

本次直播為【ICLR 2020 系列論文解讀公開課】第八期，此論文錄用為ICLR 2020 論文《 Action Semantics Network: Considering the Effects of Actions in Multiagent Systems》，我們有幸邀請到了天津大學王維塤博士，帶來關(guān)于“動作語義網(wǎng)絡，考慮多智能體系統(tǒng)中動作的影響”的分享。

論文地址: https://openreview.net/forum?id=ryg48p4tPH

講師介紹

王維塤

天津大學一年級博士生，導師為郝建業(yè)副教授，研究興趣為：深度強化學習，多智能體深度強化學習 及其 在現(xiàn)實世界的運用。曾在阿里巴巴（定向廣告），網(wǎng)易游戲伏羲實驗室進行實習，并在相應會議如：AAAI，AAMAS，ICLR，CIKM，DAI等上發(fā)表多篇相關(guān)論文，并獲得DAI 2019 最佳論文獎。

更多信息請見個人主頁：http://wwxfromtju.github.io

分享時間

4月23日（周四）   20:00整（北京時間）

分享主題

動作語義網(wǎng)絡：考慮多智能體系統(tǒng)中動作的影響

分享背景

從Alpha Go起，深度強化學習引起了學術(shù)界與業(yè)界的廣泛關(guān)注。多智能體深度強化學習（MADRL）因其在現(xiàn)實世界中廣泛的潛在應用，近期成為了學界熱點。

以往的工作為了促進多智能體的協(xié)調(diào)，將各種多智能體協(xié)調(diào)機制引入深度學習體系中，然而，它們并沒有明確考慮多智能體之間的動作語義，即不同的動作對其他智能體的影響是不同的。
在這篇論文中，提出了一種新的網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)，稱為動作語義網(wǎng)絡（ Action Semantics Network），能夠顯示地表示智能體之間的動作語義。

本次分享將展示如何將動作語義網(wǎng)絡與深度強化學習(DRL)算法相結(jié)合來提高它們的性能，并展示在星際爭霸II、Neural MMO、逆水寒等游戲中的訓練效果。

分享提綱

1.多智能體系統(tǒng)的基本介紹與當前深度多智能體的進展與相應研究
2.Action Semantics Network的研究動機
3. Action Semantics Network的網(wǎng)絡介紹及相應實驗效果，展示逆水寒的訓練效果（星際爭霸2， OpenAl Neural MMO）

如何報名？

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直達直播地址：http://mooc.yanxishe.com/open/course/793

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疫情拉開了大家的距離，但是學術(shù)交流是不會就因為疫情被阻擋的，我們愿架起這座學者之間的橋梁，以最短路徑，讓更多學者能更快的參與其中，促進學術(shù)交流，讓知識真正流動！

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