論文の概要: Are Equivariant Equilibrium Approximators Beneficial?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11481v2
• Date: Thu, 27 Apr 2023 12:54:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 21:44:18.916719
• Title: Are Equivariant Equilibrium Approximators Beneficial?
• Title（参考訳）: 等変平衡近似器は有益か?
• Authors: Zhijian Duan, Yunxuan Ma, Xiaotie Deng
• Abstract要約: 等変平衡近似器の利点と限界を理論的に特徴づける。 この利点のために、一般的なものよりもより優れた一般化性を示し、ペイオフ分布が置換不変である場合により良い近似を達成できることを示す。 限界については、均衡選択と社会福祉の観点から、それらの欠点について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.947165805405381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, remarkable progress has been made by approximating Nash equilibrium (NE), correlated equilibrium (CE), and coarse correlated equilibrium (CCE) through function approximation that trains a neural network to predict equilibria from game representations. Furthermore, equivariant architectures are widely adopted in designing such equilibrium approximators in normal-form games. In this paper, we theoretically characterize benefits and limitations of equivariant equilibrium approximators. For the benefits, we show that they enjoy better generalizability than general ones and can achieve better approximations when the payoff distribution is permutation-invariant. For the limitations, we discuss their drawbacks in terms of equilibrium selection and social welfare. Together, our results help to understand the role of equivariance in equilibrium approximators.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルネットワークを用いてゲーム表現から平衡を予測する関数近似を通じて,ナッシュ平衡(NE),相関平衡(CE),粗相関平衡(CCE)を近似することで,顕著な進展が見られた。 さらに、同変アーキテクチャは正規形式ゲームにおけるそのような平衡近似器の設計に広く採用されている。 本稿では,同変平衡近似器の利点と限界を理論的に特徴づける。 この利点のために、一般的なものよりもより優れた一般化性を示し、ペイオフ分布が置換不変である場合により良い近似を達成できることを示す。 限界については、均衡選択と社会福祉の観点からそれらの欠点について議論する。 この結果は平衡近似器における等分散の役割を理解するのに役立つ。

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