論文の概要: Multi-Sender Persuasion: A Computational Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04971v3
• Date: Tue, 18 Jun 2024 01:37:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 04:25:08.544267
• Title: Multi-Sender Persuasion: A Computational Perspective
• Title（参考訳）: Multi-Sender Persuasion: A Computational Perspective
• Authors: Safwan Hossain, Tonghan Wang, Tao Lin, Yiling Chen, David C. Parkes, Haifeng Xu,
• Abstract要約: マルチベンダーの説得問題を考察する。 計算経済学、マルチエージェント学習、機械学習で広く使われている。 我々は,このゲームの非線形かつ不連続なユーティリティを近似するために,新しい微分可能なニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.88812114165843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the multi-sender persuasion problem: multiple players with informational advantage signal to convince a single self-interested actor to take certain actions. This problem generalizes the seminal Bayesian Persuasion framework and is ubiquitous in computational economics, multi-agent learning, and machine learning with multiple objectives. The core solution concept here is the Nash equilibrium of senders' signaling policies. Theoretically, we prove that finding an equilibrium in general is PPAD-Hard; in fact, even computing a sender's best response is NP-Hard. Given these intrinsic difficulties, we turn to finding local Nash equilibria. We propose a novel differentiable neural network to approximate this game's non-linear and discontinuous utilities. Complementing this with the extra-gradient algorithm, we discover local equilibria that Pareto dominates full-revelation equilibria and those found by existing neural networks. Broadly, our theoretical and empirical contributions are of interest to a large class of economic problems.
• Abstract（参考訳）: 情報的優位な信号を持つ複数のプレイヤーは、特定の行動をとるように、一人の利害関係者を説得する。 この問題は、基礎的なベイズパーステンションフレームワークを一般化し、計算経済学、マルチエージェント学習、および複数の目的を持つ機械学習においてユビキタスである。 ここでのコアソリューションの概念は、送信者のシグナル伝達ポリシーのナッシュ均衡である。 理論的には、一般に平衡を見つけることはPPAD-Hardであり、実際、送信者の最良の応答を計算してもNP-Hardである。 こうした本質的な困難を考えると、我々は局所的なナッシュ均衡を見つけることに目を向ける。 我々は,このゲームの非線形かつ不連続なユーティリティを近似するために,新しい微分可能なニューラルネットワークを提案する。 これを段階外アルゴリズムで補うことで、Paretoが全相対平衡と既存のニューラルネットワークが支配する局所平衡を発見する。 概して、我々の理論的かつ実証的な貢献は、幅広い経済問題に対する関心である。

関連論文リスト

• On Tractable $Φ$-Equilibria in Non-Concave Games [53.212133025684224]
  非凹面ゲームはゲーム理論と最適化に重大な課題をもたらす。 Phi$が有限であるとき、対応する$Phi$-equilibriaに収束する効率的な非結合学習アルゴリズムが存在することを示す。 また,オンライングラディエントDescentは,非自明な状況下で効率よく$Phi$-equilibriaを近似できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T01:51:30Z)
• A Black-box Approach for Non-stationary Multi-agent Reinforcement Learning [53.83345471268163]
  非定常マルチエージェントシステムにおける平衡の学習について検討する。 単エージェント学習へのブラックボックス還元による様々な平衡の検証方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T23:48:24Z)
• Global Nash Equilibrium in Non-convex Multi-player Game: Theory and Algorithms [66.8634598612777]
  ナッシュ均衡(NE)はマルチプレイヤーゲームにおいて全てのプレイヤーに受け入れられることを示す。 また、一般理論から一歩ずつ一方的に利益を得ることはできないことも示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T11:36:50Z)
• Game-Theoretical Perspectives on Active Equilibria: A Preferred Solution Concept over Nash Equilibria [61.093297204685264]
  マルチエージェント強化学習における効果的なアプローチは,エージェントの学習プロセスを検討し,今後の政策に影響を与えることである。 この新たな解の概念は、ナッシュ均衡のような標準解の概念が活性平衡の特別な場合である、という一般的なものである。 我々は,ゲーム理論の観点から,ナッシュ平衡が知られている実例を綿密に研究することにより,アクティブ平衡を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T14:45:39Z)
• Turbocharging Solution Concepts: Solving NEs, CEs and CCEs with Neural Equilibrium Solvers [22.85979978964773]
  Nash Equilibria、Correlated Equilibria、Coarse Correlated Equilibriaといったソリューション概念は多くのマルチエージェント機械学習アルゴリズムに有用なコンポーネントである。 本稿では, ニューラルネットワークアーキテクチャを応用して, 固定形状, 購入速度, 決定性のすべてのゲームの空間を大まかに解決するニューラル平衡解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T17:00:31Z)
• Towards convergence to Nash equilibria in two-team zero-sum games [17.4461045395989]
  2チームゼロサムゲームは、プレイヤーが2つの競合するエージェントに分割されるマルチプレイヤーゲームとして定義される。 我々はNash equilibria(NE)の解の概念に焦点をあてる。 このクラスのゲームに対する計算 NE は、複雑性クラス $mathrm$ に対して $textithard$ であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-07T21:15:35Z)
• Provably Efficient Reinforcement Learning in Decentralized General-Sum Markov Games [5.205867750232226]
  本稿では,一般のマルコフゲームにおいて平衡を効率的に学習する問題に対処する。 本稿では,各エージェントが独立して楽観的なV-ラーニングを実行し,未知の環境を効率的に探索するアルゴリズムを提案する。 エージェントは少なくとも$widetildeO(H6S A /epsilon2)$ episodesで$epsilon$-approximate CCEを見つけることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T02:01:22Z)
• Collective eXplainable AI: Explaining Cooperative Strategies and Agent Contribution in Multiagent Reinforcement Learning with Shapley Values [68.8204255655161]
  本研究は,シェープリー値を用いたマルチエージェントRLにおける協調戦略を説明するための新しい手法を提案する。 結果は、差別的でない意思決定、倫理的かつ責任あるAI由来の意思決定、公正な制約の下での政策決定に影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T10:28:57Z)
• Operator Splitting for Learning to Predict Equilibria in Convex Games [26.92001486095397]
  平衡を自然に出力するニューラルネットワークのクラスであるNash Fixed Point Networks (N-FPNs)を紹介する。 N-FPNは暗黙のネットワークをトレーニングするための最近開発されたヤコビアンフリーバックプロパゲーション技術と互換性がある。 実験の結果,N-FPNは既存の学習ゲーム解法よりも桁違いに大きい問題にスケール可能であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T02:55:46Z)

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。