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SESSÃO PLENÁRIA

Jogando em Equipe sob Incertezas

A cooperação é uma função essencial em uma ampla gama de cenários de rede, incluindo redes sem fio, redes robótica, redes de transportes e muito mais. Em redes descentralizadas, a cooperação (ou jogo em equipe) deve ser alcançada pelos agentes, apesar das incertezas de informação sobre o estado global da rede. A cooperação na presença de incertezas de informação é um problema altamente desafiador para o qual não existe uma solução de otimização sistemática. Nesta palestra, descrevemos diferentes mecanismos para resolvê-lo, desde a teoria da informação até o aprendizado de máquina. Na abordagem de aprendizado de máquina deste problema, apresentamos as chamadas Redes de Aprendizado Profundo em Equipe (Team-DNN), em que os agentes aprendem a coordenar-se uns com os outros sob incertezas. No domínio da comunicação, mostramos como os dispositivos podem aprender a enviar informações relevantes uns aos outros e tomar as decisões de transmissão adequadas, possivelmente sob o controle de um meta-especialista, de modo a otimizar o desempenho da rede.

David Gesbert

Instituto EURECOM, França