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| 本文作者： AI科技评论 | 2020-04-22 12:47 | 专题：ICLR 2019 |
CVPR 2020 系列论文解读公开课第四期，就在4月23日（本周四）20:00 整（北京时间）进行。
AI科技评论出品
针对目前国际疫情形势越发严峻，无法现场参会进行学术交流的情况，AI研习社联合AI科技评论组织策划了顶会系列专题活动，这其中就包括【ICLR 2020 专题】系列活动。而【ICLR 2020系列论文解读公开课】更是其中重要的组成部分，除此之外，专题还包括系列论文文字解读，会议数据分析，会议资源下载等。
本次直播为【ICLR 2020 系列论文解读公开课】第八期，此论文录用为ICLR 2020 论文《 Action Semantics Network: Considering the Effects of Actions in Multiagent Systems》，我们有幸邀请到了天津大学王维埙博士，带来关于“动作语义网络，考虑多智能体系统中动作的影响”的分享。
论文地址: https://openreview.net/forum?id=ryg48p4tPH
讲师介绍
王维埙
天津大学一年级博士生，导师为郝建业副教授，研究兴趣为：深度强化学习，多智能体深度强化学习 及其 在现实世界的运用。曾在阿里巴巴（定向广告），网易游戏伏羲实验室进行实习，并在相应会议如：AAAI，AAMAS，ICLR，CIKM，DAI等上发表多篇相关论文，并获得DAI 2019 最佳论文奖。
更多信息请见个人主页：http://wwxfromtju.github.io
分享时间
4月23日（周四） 20:00整（北京时间）
分享主题
动作语义网络：考虑多智能体系统中动作的影响
分享背景
从Alpha Go起，深度强化学习引起了学术界与业界的广泛关注。多智能体深度强化学习（MADRL）因其在现实世界中广泛的潜在应用，近期成为了学界热点。
以往的工作为了促进多智能体的协调，将各种多智能体协调机制引入深度学习体系中，然而，它们并没有明确考虑多智能体之间的动作语义，即不同的动作对其他智能体的影响是不同的。
在这篇论文中，提出了一种新的网络体系结构，称为动作语义网络（ Action Semantics Network），能够显示地表示智能体之间的动作语义。
本次分享将展示如何将动作语义网络与深度强化学习(DRL)算法相结合来提高它们的性能，并展示在星际争霸II、Neural MMO、逆水寒等游戏中的训练效果。
分享提纲
1.多智能体系统的基本介绍与当前深度多智能体的进展与相应研究
2.Action Semantics Network的研究动机
3. Action Semantics Network的网络介绍及相应实验效果，展示逆水寒的训练效果（星际争霸2， OpenAl Neural MMO）
如何报名？
方式一：
直达直播地址：http://mooc.yanxishe.com/open/course/793
方式二：
扫码添加【AI研习社顶会小助手】微信：AIyanxishe2，进群获取直播链接和直播PPT。
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