論文の概要: Joint Learning of Network Topology and Opinion Dynamics Based on Bandit Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15695v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 21:53:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 17:12:31.553507
• Title: Joint Learning of Network Topology and Opinion Dynamics Based on Bandit Algorithms
• Title（参考訳）: バンディットアルゴリズムに基づくネットワークトポロジーとオピニオンダイナミクスの合同学習
• Authors: Yu Xing, Xudong Sun, Karl H. Johansson
• Abstract要約: ネットワークトポロジと混合意見力学の合同学習について検討する。 本稿では,この問題に対処するためのマルチアームバンディットアルゴリズムに基づく学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6912877206492036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study joint learning of network topology and a mixed opinion dynamics, in which agents may have different update rules. Such a model captures the diversity of real individual interactions. We propose a learning algorithm based on multi-armed bandit algorithms to address the problem. The goal of the algorithm is to find each agent's update rule from several candidate rules and to learn the underlying network. At each iteration, the algorithm assumes that each agent has one of the updated rules and then modifies network estimates to reduce validation error. Numerical experiments show that the proposed algorithm improves initial estimates of the network and update rules, decreases prediction error, and performs better than other methods such as sparse linear regression and Gaussian process regression.
• Abstract（参考訳）: エージェントが異なる更新ルールを持つ可能性があるネットワークトポロジーと混合意見ダイナミクスの合同学習について検討した。 このようなモデルは実際の個々の相互作用の多様性を捉えている。 そこで本研究では,マルチアームバンディットアルゴリズムに基づく学習アルゴリズムを提案する。 アルゴリズムの目標は、複数の候補ルールから各エージェントの更新ルールを見つけ、基盤となるネットワークを学ぶことである。 各イテレーションにおいて、アルゴリズムは各エージェントが更新されたルールの1つを持っていると仮定し、ネットワーク推定を修正して検証エラーを減らす。 数値実験により,提案手法はネットワークの初期推定と更新規則を改善し,予測誤差を低減し,スパース線形回帰やガウス過程回帰といった他の手法よりも優れた性能を示す。

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