A Fisher-Rao gradient flow for entropic mean-field min-max games

要約

勾配フローは、機械学習の多くの問題に対処する上で重要な役割を果たします。
エントロピー正則化を使用した凸凹最小最大ゲームを解くというコンテキストで \textit{Fisher-Rao} (平均場の誕生 – 死亡) 勾配流の連続時間における収束を調べます。
我々は、明示的なレートによる独特の混合ナッシュ均衡への収束を示す適切なリアプノフ関数を提案します。

要約(オリジナル)

Gradient flows play a substantial role in addressing many machine learning problems. We examine the convergence in continuous-time of a \textit{Fisher-Rao} (Mean-Field Birth-Death) gradient flow in the context of solving convex-concave min-max games with entropy regularization. We propose appropriate Lyapunov functions to demonstrate convergence with explicit rates to the unique mixed Nash equilibrium.

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