Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for Two-Sided Matching

論文の概要: Deep Learning for Two-Sided Matching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03427v1
Date: Wed, 7 Jul 2021 18:22:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-09 13:44:22.513075
Title: Deep Learning for Two-Sided Matching
Title（参考訳）: 双方向マッチングのための深層学習
Authors: Sai Srivatsa Ravindranath, Zhe Feng, Shira Li, Jonathan Ma, Scott D. Kominers, David C. Parkes
Abstract要約: 戦略の安全性と安定性の間のデザイン空間を探求する。安定性と戦略の安全性を両立させることが可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.331033710762295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We initiate the use of a multi-layer neural network to model two-sided matching and to explore the design space between strategy-proofness and stability. It is well known that both properties cannot be achieved simultaneously but the efficient frontier in this design space is not understood. We show empirically that it is possible to achieve a good compromise between stability and strategy-proofness-substantially better than that achievable through a convex combination of deferred acceptance (stable and strategy-proof for only one side of the market) and randomized serial dictatorship (strategy-proof but not stable).
Abstract（参考訳）: 我々は,双方向マッチングをモデル化するために多層ニューラルネットワークを使用し,戦略耐性と安定性の間の設計空間を探索する。両方の特性が同時に達成できないことはよく知られているが、この設計空間における効率的なフロンティアは理解されていない。我々は、遅延受容(市場の片側のみ安定かつ戦略保護)とランダム化されたシリアル独裁(戦略保護だが、安定ではない)の凸結合によって達成できるものよりも、安定性と戦略-防御-サブストラテティカルに優れた妥協を達成できることを実証的に示す。

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