nhận định kèo bóng đá hôm nay, bài viết của tác giả chính được chấp nhận tại hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực máy học "UAI2022" - Đề xuất phương pháp ổn định việc học trong môi trường đa tác nhân -

xem kèo bóng đá (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán: 4751) vui mừng thông báo rằng bài viết chính của Kenyuki Abe, nhà nghiên cứu liên kết với AI Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, đã được chấp nhận tại UAI, một hội nghị quốc tế trong lĩnh vực học máy Bài viết này là kết quả chung của Mitsuo Sakamoto và Phó Giáo sư Atsushi Iwasaki của Đại học Điện-Truyền thông

“UAI”(Hội nghị về tính không chắc chắn trong trí tuệ nhân tạo)※1là hội nghị quốc tế được tổ chức hàng năm bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới và là một trong những hội nghị uy tín nhất trong lĩnh vực học máy Các bài báo được “nhận định kèo bóng đá hôm nay” chấp nhận sẽ được trình bày tại “UAI2022” được tổ chức vào tháng 8 năm 2022 và biên bản hội nghị sẽ được xuất bản trong “Kỷ yếu nghiên cứu học máy”※2


■Bối cảnh nghiên cứu
Trong những năm gần đây, các công nghệ tạo hình ảnh như mạng đối thủ tổng quát (GAN) dự kiến sẽ được sử dụng để tạo quảng cáo tự động trong nhiều dịch vụ web khác nhau, bao gồm cả phân phối quảng cáo trên Internet

Khi đào tạo GAN như vậy, cần đào tạo hai mô hình: "mô hình tạo quảng cáo" và "mô hình xác định quảng cáo được tạo" Vấn đề học nhiều mô hình như thế này được gọi là "học trong môi trường đa tác nhân" và có nhiều vấn đề nghiên cứu khác nhau so với việc học một mô hình duy nhất
Tại công ty chúng tôi, chúng tôi có đồng tác giả một bài báo có tựa đề “」※3Bài viết được chấp nhận cho “AAMAS 2021”Anh ấy đã có những đóng góp tích cực trong học tập


■Tổng quan nghiên cứu
Bài viết đồng tác giả được chấp nhận lần này ``」※4, chúng tôi đã phát triển và đề xuất một phương pháp nhằm ổn định quá trình học của các mô hình ra quyết định trong môi trường đa tác nhân

Khi đào tạo nhiều mô hình trong học tập đa tác nhân, phương pháp đào tạo từng mô hình này một cách độc lập đã được sử dụng rộng rãi Tuy nhiên, khi sử dụng phương pháp học như vậy, vấn đề nảy sinh là việc học mô hình không hội tụ về mô hình (lời giải) tối ưu và rơi vào quỹ đạo tuần hoàn

Trong nghiên cứu này,Phương pháp ổn định mô hình học tập trong môi trường đa tác nhân bằng cách thêm "đột biến" có vai trò thúc đẩy việc học tập theo một hướng cụ thể


▼Hình ảnh “Phương pháp học tập dựa trên các phương pháp nghiên cứu và học tập hiện có được đề xuất trong bài báo”

Như vậy,Có khả năng làm cho mô hình được huấn luyện hội tụ gần lời giải tối ưuđược thể hiện qua phân tích lý thuyết Ngoài ra, theo phương pháp được đề xuất này,Tốc độ hội tụ của mô hình đã huấn luyện được cải thiện đáng kể so với nghiên cứu hiện cócũng đã được chứng minh bằng thực nghiệm


■Tương lai
​Phương pháp đề xuất lần này do công ty chúng tôi cung cấp “AI dự đoán cực'' và tự động tạo tài liệu sáng tạo quảng cáo cho các sản phẩm phân phối quảng cáo "nhận định kèo bóng đá hôm nay" sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển với mục tiêu hiện thực hóa công nghệ phân phối quảng cáo chất lượng cao hơn nhằm đưa công nghệ phân phối quảng cáo sử dụng công nghệ AI vào sản phẩm


※1
※2
※3
※4