「91A10」カテゴリーアーカイブ

A Potential Game Perspective in Federated Learning

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、分散クライアント間で機械学習モ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 90C90, 91A10, 93A16, cs.LG | コメントする

Strategic Usage in a Multi-Learner Setting

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 現実世界のシステムでは、多くの場合、一連のサービスの中から選択するユーザー … 続きを読む →

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Local Non-Cooperative Games with Principled Player Selection for Scalable Motion Planning

投稿日: 2023年10月20日 作成者: jarxiv

要約 ゲーム理論的モーション プランナーは、対話型マルチエージェント ロボット … 続きを読む →

カテゴリー: 91A10, 91A80, 93A16, cs.MA, cs.RO, J.2 | Local Non-Cooperative Games with Principled Player Selection for Scalable Motion Planning はコメントを受け付けていません

Markov $α$-Potential Games: Equilibrium Approximation and Regret Analysis

投稿日: 2023年10月18日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、マルコフ ゲームにおけるマルチエージェント相互作用を研究するた … 続きを読む →

カテゴリー: 91A10, 91A14, 91A15, 91A50, 91A68, cs.AI, cs.GT, cs.MA, cs.SY, eess.SY, math.DS | Markov $α$-Potential Games: Equilibrium Approximation and Regret Analysis はコメントを受け付けていません

A unified stochastic approximation framework for learning in games

投稿日: 2023年7月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ゲーム（連続・有限の両方）における学習の長期的挙動を分析するための … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T02, 91A10, 91A26, cs.GT, cs.LG, math.OC | A unified stochastic approximation framework for learning in games はコメントを受け付けていません

Convergence analysis and acceleration of the smoothing methods for solving extensive-form games

投稿日: 2023年3月21日 作成者: jarxiv

要約 拡張形式のゲームは、近年かなり研究されています。 複数の決定ポイントと不完 … 続きを読む →

カテゴリー: 91A05, 91A10, 91A18, 91A27, cs.AI, cs.GT, G.1.6 | Convergence analysis and acceleration of the smoothing methods for solving extensive-form games はコメントを受け付けていません