ノンパラメトリックユーティリティを持つ連続行動グラフィカルゲームの学習のための証明可能サンプル計算量保証【JST・京大機械翻訳】

Barik Adarsh; Honorio Jean

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204996350940 整理番号：22P0130222

ノンパラメトリックユーティリティを持つ連続行動グラフィカルゲームの学習のための証明可能サンプル計算量保証【JST・京大機械翻訳】

Provable Sample Complexity Guarantees for Learning of Continuous-Action Graphical Games with Nonparametric Utilities

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発行年： 2020年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,ノンパラメトリック効用関数を持つ連続行動ゲームの正確な構造を学習する問題を研究した。回収したユーティリティのFourier変換の係数のスパース性を促進するl_1正則化法を提案した。提案手法は,非常に少数のNash均衡とそれらの雑音のあるユーティリティにアクセスすることにより動作する。ある技術的条件の下で,著者らの方法はまた,これらの効用関数の正確な構造,従ってゲームの正確な構造を回復する。さらに,著者らの方法は,多項式時間において,プレーヤの数および実行に関して,サンプルの対数数だけを必要とした。著者らは,証明可能な理論的保証を提供するために,一次-二重 w性フレームワークに従う。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論

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