AAAIAug, 2020
使用隐式层学习多智体轨迹的博弈论模型
Learning Game-Theoretic Models of Multiagent Trajectories Using Implicit Layers
Philipp Geiger, Christoph-Nikolas Straehle
TL;DR该研究提出了一种可解释性强、基于神经网络和博弈理论的、能转化为下游决策制定的端到端可训练架构，用于预测相互作用代理的轨迹。该模型使用一个神经网络从代理的过去轨迹中提取偏好，并使用可微分的隐式层将这些偏好映射到局部纳什均衡，从而形成预测的未来轨迹的模式。实验评估表明，该方法在预测高速公路驾驶员合并轨迹和简单的决策制定任务上都取得了良好表现。