Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cheap Talking Algorithms

論文の概要: Cheap Talking Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07867v5
Date: Mon, 3 Jun 2024 15:34:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-04 20:41:02.547481
Title: Cheap Talking Algorithms
Title（参考訳）: Cheap Talking Algorithms
Authors: Daniele Condorelli, Massimiliano Furlan,
Abstract要約: 送信側と受信側がNash平衡に収束することを示す。送信者の安価な話のインフォマティクスのレベルは、バイアスが増加するにつれて低下する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We simulate behaviour of two independent reinforcement learning algorithms playing the Crawford and Sobel (1982) game of strategic information transmission. We adopt memoryless algorithms to capture learning in a static game where a large population interacts anonymously. We show that sender and receiver converge to Nash equilibrium play. The level of informativeness of the sender's cheap talk decreases as the bias increases and, at intermediate level of the bias, it matches the level predicted by the Pareto optimal equilibrium or by the second best one. Conclusions are robust to alternative specifications of the learning hyperparameters and of the game.
Abstract（参考訳）: 戦略情報伝達のCrawford and Sobel (1982) ゲームにおける2つの独立強化学習アルゴリズムの動作をシミュレートする。我々は、大集団が匿名で対話する静的ゲームにおいて、学習をキャプチャするために、メモリレスアルゴリズムを採用する。送信側と受信側がNash平衡に収束することを示す。送信者の安価な話の報知のレベルは、バイアスが増加するにつれて減少し、バイアスの中間レベルでは、パレート最適均衡によって予測されるレベルと、または第2のベストトークによって予測されるレベルと一致する。結論は学習ハイパーパラメータやゲームの代替仕様に対して堅牢である。

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