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논문 기본 정보

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저자정보
Jaeuk Baek (Electronics and Telecommunications Research Institute) Changeun Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,686 - 1,689 (4page)

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As a lot of agents with diverse sensing capabilities are expected to collaborate in the near future, the needs to process a huge number of multi-modal data are emerging to recognize global situations, events or environment. In this paper, we propose a hypergraph based multi-agents representation learning (HMARL) to obtain agent embedding vectors, which can be used to classify agents in the same region and correlate the collected data of similar properties. To this end, the proposed HMARL transforms the multi-modal data into the same graph structure with nodes and their relations. Then, a hypergraph is constructed to integrate local graphs and a hypergraph random walk is applied to obtain the sequence of adjacent agents, which is used to train the agent embedding vectors. Experiments on public datasets are provided for similarity analysis on agents and their collected data.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. HYPERGRAPH BASED MULTI-AGENTS REPRESENTATION LEARNING
3. EXPERIMENT RESULTS
CONCLUSION
REFERENCES

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