論文の概要: Deep Contract Design via Discontinuous Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02318v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 14:31:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 17:13:40.176992
• Title: Deep Contract Design via Discontinuous Networks
• Title（参考訳）: 不連続ネットワークによる深部契約設計
• Authors: Tonghan Wang, Paul D\"utting, Dmitry Ivanov, Inbal Talgam-Cohen, David C. Parkes
• Abstract要約: 本稿では,契約設計における不連続な部分的アフィン関数としてプリンシパルの効用をモデル化する不連続ReLU(DeLU)ネットワークについて紹介する。 DeLUネットワークは、エージェントのインセンティブ互換性制約とプリンシパルの実用目的に対するクローズドフォーム表現を暗黙的に学習する。 少数のトレーニングサンプルとスケーリングでプリンシパルのユーティリティ機能を近似し、多数のアクションと結果を持つ問題に対して、ほぼ最適なコントラクトを見つけるための実証的な結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.293185030103544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contract design involves a principal who establishes contractual agreements about payments for outcomes that arise from the actions of an agent. In this paper, we initiate the study of deep learning for the automated design of optimal contracts. We introduce a novel representation: the Discontinuous ReLU (DeLU) network, which models the principal's utility as a discontinuous piecewise affine function of the design of a contract where each piece corresponds to the agent taking a particular action. DeLU networks implicitly learn closed-form expressions for the incentive compatibility constraints of the agent and the utility maximization objective of the principal, and support parallel inference on each piece through linear programming or interior-point methods that solve for optimal contracts. We provide empirical results that demonstrate success in approximating the principal's utility function with a small number of training samples and scaling to find approximately optimal contracts on problems with a large number of actions and outcomes.
• Abstract（参考訳）: 契約設計は、代理人の行動から生じる成果に対する支払いに関する契約上の合意を確立するプリンシパルを含む。 本稿では,最適契約の自動設計のための深層学習の研究を開始する。 本稿では,不連続ReLU (Discontinuous ReLU) ネットワークについて紹介する。このネットワークは,各部品が特定の動作を行うエージェントに対応する契約の設計における不連続な部分的アフィン関数として,プリンシパルの効用をモデル化する。 DeLUネットワークは、エージェントのインセンティブ互換性制約とプリンシパルのユーティリティ最大化目的に対するクローズドフォーム表現を暗黙的に学習し、最適契約を解く線形プログラミングやインテリアポイントメソッドを通じて各ピースの並列推論をサポートする。 我々は,少数のトレーニングサンプルを用いてプリンシパルの効用関数を近似し,多数の動作と結果を持つ問題に対して,ほぼ最適なコントラクトを見つけるためのスケーリングを行うことで,その成功を実証する実験結果を提供する。

関連論文リスト

• Contractual Reinforcement Learning: Pulling Arms with Invisible Hands [68.77645200579181]
  本稿では,契約設計によるオンライン学習問題において,利害関係者の経済的利益を整合させる理論的枠組みを提案する。 計画問題に対して、遠目エージェントに対する最適契約を決定するための効率的な動的プログラミングアルゴリズムを設計する。 学習問題に対して,契約の堅牢な設計から探索と搾取のバランスに至るまでの課題を解き放つために,非回帰学習アルゴリズムの汎用設計を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T16:53:00Z)
• New Perspectives in Online Contract Design [2.296475290901356]
  本研究は, オンライン学習の観点から, 繰り返し主エージェント問題について考察する。 プリンシパルの目標は、反復的な相互作用を通じて彼女の効用を最大化する最適な契約を学ぶことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T20:28:23Z)
• Learning Optimal Contracts: How to Exploit Small Action Spaces [37.92189925462977]
  本稿では、主目的が結果依存の支払い方式にコミットする主目的問題について検討する。 約最適契約を高い確率で学習するアルゴリズムを設計する。 また、関連するオンライン学習環境において、$tildemathcalO(T4/5)$ regret を提供するためにも使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T14:18:35Z)
• Delegating Data Collection in Decentralized Machine Learning [67.0537668772372]
  分散機械学習(ML)エコシステムの出現に動機付けられ,データ収集のデリゲートについて検討する。 我々は、2つの基本的な情報非対称性を扱う最適でほぼ最適な契約を設計する。 最適効用の1-1/e分を達成できるような単純な線形契約により、主成分がそのような非対称性に対処できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T22:16:35Z)
• Delegated Classification [21.384062337682185]
  機械学習タスクのインセンティブ対応デリゲーションに関する理論的枠組みを提案する。 予算最適契約を定義し、合理的な仮定の下で単純なしきい値を取ることを証明します。 実証的に、我々は予算最適契約を小規模データを用いて構築できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T11:59:03Z)
• Learning to Incentivize Information Acquisition: Proper Scoring Rules Meet Principal-Agent Model [64.94131130042275]
  インセンティブ付き情報取得問題について検討し、主治官がエージェントを雇って代理情報を収集する。 UCBアルゴリズムをモデルに適合させる,実証可能なサンプル効率の良いアルゴリズムを設計する。 本アルゴリズムは,主役の最適利益に対する微妙な推定手順と,所望のエージェントの行動にインセンティブを与える保守的な補正手法を特徴とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T13:40:16Z)
• Semantic Information Marketing in The Metaverse: A Learning-Based Contract Theory Framework [68.8725783112254]
  仮想サービスプロバイダ(VSP)によるインセンティブのメカニズム設計の問題に対処し,センサデータ販売にIoTデバイスを採用。 帯域幅が限られているため,センサIoTデバイスによる配信データを削減するためにセマンティック抽出アルゴリズムを提案する。 本稿では,新しい反復型契約設計を提案し,マルチエージェント強化学習(MARL)の新たな変種を用いて,モデル付き多次元契約問題の解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T15:52:37Z)
• Sequential Information Design: Markov Persuasion Process and Its Efficient Reinforcement Learning [156.5667417159582]
  本稿では,逐次情報設計の新たなモデル,すなわちマルコフ説得過程(MPP)を提案する。 MPPのプランニングは、ミオピックレシーバーに同時に説得されるシグナルポリシーを見つけ、送信者の最適な長期累積ユーティリティを誘導する、というユニークな課題に直面している。 我々は,楽観主義と悲観主義の両原理の新たな組み合わせを特徴とする,実証可能な効率のよい非回帰学習アルゴリズム,Optimism-Pessimism Principle for Persuasion Process (OP4) を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T05:41:43Z)
• A Contract Theory based Incentive Mechanism for Federated Learning [52.24418084256517]
  フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシ保護機械学習パラダイムとして機能し、分散クライアントによってトレーニングされた協調モデルを実現する。 FLタスクを達成するために、タスクパブリッシャはFLサーバに金銭的なインセンティブを支払う必要があり、FLサーバはFLクライアントにタスクをオフロードする。 タスクがクライアントによってプライベートにトレーニングされているという事実から、FLクライアントに対して適切なインセンティブを設計することは困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T07:30:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。