cs.GT」カテゴリーアーカイブ

Randomized Truthful Auctions with Learning Agents

要約 私たちは、エージェントが後悔のない学習アルゴリズムを使用して、繰り返される … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, econ.TH | Randomized Truthful Auctions with Learning Agents はコメントを受け付けていません

Bounded Rationality Equilibrium Learning in Mean Field Games

要約 Mean Field Games (MFG) は、大規模なエージェント集団 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG, cs.MA | Bounded Rationality Equilibrium Learning in Mean Field Games はコメントを受け付けていません

Expectation vs. Reality: Towards Verification of Psychological Games

要約 ゲーム理論は、合理的なエージェント間の戦略的相互作用をモデル化する効果的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.MA | Expectation vs. Reality: Towards Verification of Psychological Games はコメントを受け付けていません

Learning in Budgeted Auctions with Spacing Objectives

要約 多くの反復的なオークション設定では、参加者は勝つ頻度だけでなく、賞金が時間 … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG | Learning in Budgeted Auctions with Spacing Objectives はコメントを受け付けていません

Axioms for AI Alignment from Human Feedback

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) のコンテキストでは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG | Axioms for AI Alignment from Human Feedback はコメントを受け付けていません

Stable Matching with Ties: Approximation Ratios and Learning

要約 私たちは、市場の一方の側が他方のメンバーよりも厳密な優先順位を必ずしも持っ … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG | Stable Matching with Ties: Approximation Ratios and Learning はコメントを受け付けていません

GemNet: Menu-Based, Strategy-Proof Multi-Bidder Auctions Through Deep Learning

要約 自動機構設計 (AMD) では、機構設計に計算手法を使用します。 微分可能 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.LG | GemNet: Menu-Based, Strategy-Proof Multi-Bidder Auctions Through Deep Learning はコメントを受け付けていません

Nash Equilibria via Stochastic Eigendecomposition

要約 この研究は、有限の正規形ゲームでナッシュ均衡を近似するための一連の新しい手 … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG | Nash Equilibria via Stochastic Eigendecomposition はコメントを受け付けていません

Learning to Price Homogeneous Data

要約 私たちは、販売者が $N$ の同種データ ポイント (例: あるディストリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG | Learning to Price Homogeneous Data はコメントを受け付けていません

DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation

要約 データセットの評価問題、つまり、個々のデータセットを他のデータセットに集約 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, stat.CO, stat.ML | DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation はコメントを受け付けていません