論文の概要: Learning not to Regret

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01074v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 21:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 21:42:36.192718
• Title: Learning not to Regret
• Title（参考訳）: Regretを使わないことを学ぶ
• Authors: David Sychrovsk\'y, Michal \v{S}ustr, Elnaz Davoodi, Michael Bowling, Marc Lanctot, Martin Schmid
• Abstract要約: 特定の分布に合わせて最小限の後悔をメタ学習できる新しい「後悔しない学習」フレームワークを提案する。 我々の重要な貢献であるNeural Predictive Regret Matchingは、選択されたゲームの分布に対して急速に収束するようにメタ学習されています。 実験の結果,メタ学習アルゴリズムは非メタ学習アルゴリズムよりも優れ,10倍以上の改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.945846614714167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The literature on game-theoretic equilibrium finding predominantly focuses on single games or their repeated play. Nevertheless, numerous real-world scenarios feature playing a game sampled from a distribution of similar, but not identical games, such as playing poker with different public cards or trading correlated assets on the stock market. As these similar games feature similar equilibra, we investigate a way to accelerate equilibrium finding on such a distribution. We present a novel "learning not to regret" framework, enabling us to meta-learn a regret minimizer tailored to a specific distribution. Our key contribution, Neural Predictive Regret Matching, is uniquely meta-learned to converge rapidly for the chosen distribution of games, while having regret minimization guarantees on any game. We validated our algorithms' faster convergence on a distribution of river poker games. Our experiments show that the meta-learned algorithms outpace their non-meta-learned counterparts, achieving more than tenfold improvements.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論平衡に関する文献は、主にシングルゲームや繰り返しプレイに焦点を当てている。 それにもかかわらず、多くの現実世界のシナリオでは、異なる公開カードでポーカーをプレイしたり、株式市場で関連資産を取引したり、類似しているが同一ではないゲームの分布からサンプリングされたゲームをプレイする。 これらの類似のゲームは類似の平衡を特徴とするので、そのような分布上の平衡探索を加速する方法を考察する。 我々は,特定の分布に合わせた後悔の最小化をメタ学習する,新しい「後悔しない学習」フレームワークを提案する。 我々の重要な貢献であるNeural Predictive Regret Matchingは、選択されたゲームの配信に対して迅速に収束するようにメタ学習されています。 河川ポーカーゲームの分布に対するアルゴリズムの高速収束性を検証した。 実験では,メタ学習アルゴリズムが非メタ学習アルゴリズムを上回り,10倍以上の改善が得られた。

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