変分ベイズ名付けゲームに基づく多エージェントによる記号創発の評価

記号創発現象をモデル化するために，複数のエージェントが同じ対象を観測し，それを表現する共有されたサインを推論する，集合的予測符号化仮説が提唱されている．その推論方法として，我々は変分ベイズ法に基づく手法を提案し，複数のエージェント間で共有されたサインが形成可能であることを示している．変分ベイズ法は一般的にサンプリングを用いた手法に比べて学習効率が高いことが知られている．本稿では，1エージェントが得る観測データのみでは正確な名付けが困難な設定や，エージェント数・データ数を増加させた設定を用いて，サンプリングを用いた従来手法との比較実験を行った．実験の結果，従来手法に比べて，より難しい課題に対しても学習が可能であり，大規模な設定でも収束性が高いことが確認された．