cs.GT」カテゴリーアーカイブ

Reputational Algorithm Aversion

要約 人々はアルゴリズムによって生成された情報を意思決定に組み込むことに消極的で … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.HC, econ.TH | Reputational Algorithm Aversion はコメントを受け付けていません

Rethinking Scaling Laws for Learning in Strategic Environments

要約 ますます大規模な機械学習モデルの導入は、モデルの表現力が高まるほど$\un … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, stat.ML | Rethinking Scaling Laws for Learning in Strategic Environments はコメントを受け付けていません

Playing Large Games with Oracles and AI Debate

要約 非常に多くのアクションを伴う繰り返しゲームでの後悔の最小化を考慮します。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT | Playing Large Games with Oracles and AI Debate はコメントを受け付けていません

Persuasion, Delegation, and Private Information in Algorithm-Assisted Decisions

要約 プリンシパルは、バイナリ状態の公的に観察可能な予測を生成するアルゴリズムを … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.GT, cs.HC, econ.TH | Persuasion, Delegation, and Private Information in Algorithm-Assisted Decisions はコメントを受け付けていません

Learning in Mean Field Games: A Survey

要約 非常に多数のプレイヤーが参加する非協力型および協力型ゲームには多くの用途が … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG, math.OC | Learning in Mean Field Games: A Survey はコメントを受け付けていません

Learning to Defer in Content Moderation: The Human-AI Interplay

要約 オンライン プラットフォームでコンテンツ モデレーションを成功させるには、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG, cs.PF | Learning to Defer in Content Moderation: The Human-AI Interplay はコメントを受け付けていません

Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms

要約 我々は、決定論的に進化する状態と観察不可能な状態を考慮しながらバンディット … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG | Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms はコメントを受け付けていません

Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms

要約 私たちは、決定論的に進化する観察不可能な状態を考慮しながらバンディット フ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG | Preferences Evolve And So Should Your Bandits: Bandits with Evolving States for Online Platforms はコメントを受け付けていません

Modelling crypto markets by multi-agent reinforcement learning

要約 以前の基礎研究 (Lussange et al. 2020) に基づいて、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.MA, q-fin.CP | Modelling crypto markets by multi-agent reinforcement learning はコメントを受け付けていません

Auto-Encoding Bayesian Inverse Games

要約 複数のエージェントが共通の環境で対話する場合、各エージェントの行動は他のエ … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, cs.MA, cs.RO, cs.SY, eess.SY | Auto-Encoding Bayesian Inverse Games はコメントを受け付けていません