Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distributed No-Regret Learning in Multi-Agent Systems

論文の概要: Distributed No-Regret Learning in Multi-Agent Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09047v1
Date: Thu, 20 Feb 2020 22:30:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 08:25:16.933316
Title: Distributed No-Regret Learning in Multi-Agent Systems
Title（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける分散no-regret学習
Authors: Xiao Xu, Qing Zhao
Abstract要約: 標準ゲームモデルに挑戦する4つの新興ゲーム特性について検討した。これら4つの特徴のそれぞれについて,ゲームモデリング,後悔の概念,実現可能なゲーム結果,分散学習アルゴリズムの設計と解析を照らし出す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.111429383532888
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this tutorial article, we give an overview of new challenges and representative results on distributed no-regret learning in multi-agent systems modeled as repeated unknown games. Four emerging game characteristics---dynamicity, incomplete and imperfect feedback, bounded rationality, and heterogeneity---that challenge canonical game models are explored. For each of the four characteristics, we illuminate its implications and ramifications in game modeling, notions of regret, feasible game outcomes, and the design and analysis of distributed learning algorithms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,未知ゲームを繰り返したマルチエージェントシステムにおける分散非回帰学習に関する新しい課題と代表的結果について概説する。動的,不完全,不完全なフィードバック,有界的合理性,不均一性という4つの新たなゲーム特性を考察した。これら4つの特徴のそれぞれについて,ゲームモデリング,後悔の概念,実現可能なゲーム結果,分散学習アルゴリズムの設計と解析を照らし出す。

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