メッセージの階層構造を把握するためのparsingactionがランダムではないのはなぜか？

に渡され、receiverは𝑚のみをもとにsenderが受け仮に人間がランダムにparsingactionをとる言語理取っていた𝑥を予測して、予測ˆ𝑥を生成する。この解をしていたならば、どんな階層構造を取っても理意味で、senderはパラメタ𝜙を用いて𝑆𝜙(𝑀|𝑋)、解できるような頑健な記号体系が作られていた可能receiverはパラメタ𝜃を用いて𝑅𝜃(𝑋|𝑀)とモデル性もあるが、人間のparse戦略がそうなっていない化される。最後に入力𝑥と予測ˆ𝑥を比較し、一致しのはなぜだろうか？実際に、階層的なバイアスを持ていれば正の報酬が両エージェントに与えられる。つモデルによる言語創発の先行研究では、メッセーこの一連のプロセスが、シグナリングゲームの1イジをランダムにparseする、人間の言語理解と乖離テレーションを構成する。このプロセスを繰り返しした戦略をとるエージェントのコミュニケーショ行い強化学習することで、双方のエージェントにン精度が高くなることが報告された。本研究では、とって意味のある創発言語が生じるようになる。(I)ランダムなparse戦略では意味の理解が難しくなECでは、LSTM[3]、GRU[4]、Transformer[5]などるような、階層的構造を持つより複雑な入力を用いのsequentialなモデルがほとんどの研究で用いられる、(II)言語の単語や文字の順序に影響を与えるとる。sequentialなモデルは、NLPやその他の応用分されるsurprisalに関する項を目的関数に組み込む、野において多くの実用的な成功を収めてはいるが、というシンプルで自然な変更を実験設定に加え、ラ人間の言語学習に比べ極端にデータ効率が悪い等ンダムなparse戦略を取るエージェントのコミュニ[6]の指摘もあり、人間をモデル化するものとしてケーション精度がどうなるか、検証を行った。適切かは疑問が残る。これに対し、人間の言語に木構造などの階層的な構造を仮定して議論する研究は