論文の概要: Multiplayer Performative Prediction: Learning in Decision-Dependent Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03398v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 15:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 17:27:24.149509
• Title: Multiplayer Performative Prediction: Learning in Decision-Dependent Games
• Title（参考訳）: マルチプレイヤーパフォーマンス予測:決定依存ゲームにおける学習
• Authors: Adhyyan Narang and Evan Faulkner and Dmitriy Drusvyatskiy and Maryam Fazel and Lillian J. Ratliff
• Abstract要約: 本稿では,マルチプレイヤー演奏予測のための新たなゲーム理論の枠組みを定式化する。 我々は、(i)パフォーマンス的に安定な平衡と(ii)ゲームのナッシュ平衡という、2つの異なる解の概念に焦点を当てる。 軽微な仮定の下では、様々なアルゴリズムにより、性能的に安定な平衡を効率的に見つけることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.386569111954213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning problems commonly exhibit an interesting feedback mechanism wherein the population data reacts to competing decision makers' actions. This paper formulates a new game theoretic framework for this phenomenon, called multi-player performative prediction. We focus on two distinct solution concepts, namely (i) performatively stable equilibria and (ii) Nash equilibria of the game. The latter equilibria are arguably more informative, but can be found efficiently only when the game is monotone. We show that under mild assumptions, the performatively stable equilibria can be found efficiently by a variety of algorithms, including repeated retraining and repeated (stochastic) gradient play. We then establish transparent sufficient conditions for strong monotonicity of the game and use them to develop algorithms for finding Nash equilibria. We investigate derivative free methods and adaptive gradient algorithms wherein each player alternates between learning a parametric description of their distribution and gradient steps on the empirical risk. Synthetic and semi-synthetic numerical experiments illustrate the results.
• Abstract（参考訳）: 学習問題は通常、人口データが競合する意思決定者の行動に反応する興味深いフィードバックメカニズムを示す。 本稿では,この現象に対する新たなゲーム理論の枠組みを定式化した。 我々は2つの異なる解の概念、すなわち 一 能動安定均衡及び (ii)ゲームのナッシュ平衡。 後者の平衡はおそらくより有益であるが、ゲームが単調である場合にのみ効率的に発見できる。 軽微な仮定では、繰り返し再学習や繰り返し(確率的)勾配プレイを含む様々なアルゴリズムにより、性能的に安定な平衡を効率的に見つけることができる。 次に,ゲームの強い単調性に対する透明な十分条件を確立し,ナッシュ平衡を求めるアルゴリズムの開発に使用する。 本研究では,各プレイヤーがパラメトリックな分布記述の学習と,経験的リスクに対する勾配ステップを交互に行う,微分自由法と適応勾配アルゴリズムについて検討する。 合成および半合成の数値実験は結果を示す。

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