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セミセントラライズド多エージェント影響密度CNN強化学習

（MAIDCRL: Semi-centralized Multi-Agent Influence Dense-CNN Reinforcement Learning）

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田中専務

拓海先生、最近部下から「この論文を社内で検討すべき」と言われまして。多エージェントの強化学習という話ですが、うちの現場にも役立つのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。端的に言うと、この論文は複数のエージェント（代理人）が協調・競合する場面で、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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