「cs.GT」カテゴリーアーカイブ

Maximize to Explore: One Objective Function Fusing Estimation, Planning, and Exploration

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 オンライン強化学習 (オンライン RL) では、サンプル効率の高い方法で最 … 続きを読む →

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Guarantees for Self-Play in Multiplayer Games via Polymatrix Decomposability

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 セルフプレイは、学習アルゴリズムがそれ自体のコピーと対話することによって学 … 続きを読む →

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Rule Enforcing Through Ordering

投稿日: 2023年10月25日 作成者: jarxiv

要約 大都市での軽微な交通違反など、現実世界の多くの状況では、中央当局は多数の個 … 続きを読む →

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RealFM: A Realistic Mechanism to Incentivize Data Contribution and Device Participation

投稿日: 2023年10月23日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーティング ラーニング (FL) へのエッジ デバイスの参加は、通 … 続きを読む →

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On the Convergence of No-Regret Learning Dynamics in Time-Varying Games

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 ゲームでの学習に関する文献のほとんどは、根底にある繰り返されるゲームが時間 … 続きを読む →

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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 →

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On a Connection between Differential Games, Optimal Control, and Energy-based Models for Multi-Agent Interactions

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 ゲーム理論は、マルチエージェント相互作用をモデル化するための解釈可能な数学 … 続きを読む →

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The Consensus Game: Language Model Generation via Equilibrium Search

投稿日: 2023年10月16日 作成者: jarxiv

要約 質問応答やその他のテキスト生成タスクに適用される場合、言語モデル (LM) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.GT, cs.LG | The Consensus Game: Language Model Generation via Equilibrium Search はコメントを受け付けていません

Nash Welfare and Facility Location

投稿日: 2023年10月9日 作成者: jarxiv

要約 路線沿いにある一連のエージェントにサービスを提供する施設を見つける問題を考 … 続きを読む →

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Strategic Evaluation: Subjects, Evaluators, and Society

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 現在のアルゴリズムの広範な応用は、意思決定を行うための、曖昧な概念 (メリ … 続きを読む →

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