論文の概要: Smooth markets: A basic mechanism for organizing gradient-based learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04678v2
• Date: Sat, 18 Jan 2020 09:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 11:47:09.516480
• Title: Smooth markets: A basic mechanism for organizing gradient-based learners
• Title（参考訳）: スムースマーケット:勾配学習者の組織化のための基礎的メカニズム
• Authors: David Balduzzi, Wojciech M Czarnecki, Thomas W Anthony, Ian M Gemp, Edward Hughes, Joel Z Leibo, Georgios Piliouras, Thore Graepel
• Abstract要約: スムーズマーケット(SM-games)は、対角にゼロ和の相互作用を持つn-プレイヤゲームの一種である。 SMゲームは、(一部)GAN、敵対的トレーニング、その他の最近のアルゴリズムを含む、機械学習における一般的なデザインパターンを符号化する。 SMゲームは1次手法を用いて解析と最適化が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.34060971879986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the success of modern machine learning, it is becoming increasingly important to understand and control how learning algorithms interact. Unfortunately, negative results from game theory show there is little hope of understanding or controlling general n-player games. We therefore introduce smooth markets (SM-games), a class of n-player games with pairwise zero sum interactions. SM-games codify a common design pattern in machine learning that includes (some) GANs, adversarial training, and other recent algorithms. We show that SM-games are amenable to analysis and optimization using first-order methods.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習の成功により、学習アルゴリズムの相互作用の理解と制御がますます重要になっている。 残念なことに、ゲーム理論の否定的な結果から、一般的なnプレイヤーゲームを理解したり制御したりする見込みはほとんどないことが示されている。 そこで我々は,ペアワイズゼロサムインタラクションのnプレイヤーゲームであるsmooth markets (sm-games)を導入する。 SMゲームは、(一部)GAN、敵対的トレーニング、その他の最近のアルゴリズムを含む、機械学習における一般的なデザインパターンを符号化する。 SMゲームは1次手法を用いて解析と最適化が可能であることを示す。

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