非凸ゲームまたは非凸ゲームのための限定容量ミニマックス定理:混合NashおよびLoveニューラルネットワークに関する Wを停止するために学んだ方法【JST・京大機械翻訳】

Gidel Gauthier; Balduzzi David; Czarnecki Wojciech Marian; Garnelo Marta; Bachrach Yoram

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209207247660 整理番号：21P0024416

非凸ゲームまたは非凸ゲームのための限定容量ミニマックス定理:混合NashおよびLoveニューラルネットワークに関する Wを停止するために学んだ方法【JST・京大機械翻訳】

A Limited-Capacity Minimax Theorem for Non-Convex Games or: How I Learned to Stop Worrying about Mixed-Nash and Love Neural Nets

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発行年： 2020年02月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月15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)

多目的最適化の特殊ケースである敵対訓練は,ますます普及している機械学習技術であり,その最も注目すべきアプリケーションの幾つかは,GoまたはPokerのような複雑なゲームに適用された強化学習におけるGANベース生成モデリングおよび自己再生技術を含む。実際に,ネットワークの単一対は,高非凹凸非凸問題の近似平衡を見つけるために典型的に訓練される。しかし,ゲーム理論状態における古典的結果は,凹凸ゲームにおいて平衡が存在するが,支払いが非凹凸でないならば,類似の保証はない。著者らの主な貢献は,WGAN,StarCraft II,およびBlotto Gameを含むプレーヤーが神経ネットワークをピックアップする大きなクラスのゲームのための近似ミニマックス定理を提供することである。著者らの知見は,ニューラルネットワークパラメータに関して非凹凸でないにもかかわらず,これらのゲームは,これらのニューラルネットワークによって表される実際のモデル(例えば,関数または分布)に関して凹凸であるという事実に依存する。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論

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