論文の概要: Learning Social Welfare Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17700v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 21:24:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:22.878420
• Title: Learning Social Welfare Functions
• Title（参考訳）: 社会福祉機能の学習
• Authors: Kanad Shrikar Pardeshi, Itai Shapira, Ariel D. Procaccia, Aarti Singh,
• Abstract要約: 本研究では,有能な家族に属する社会福祉機能を学習する上での課題について考察する。 社会福祉情報の比較が騒々しくても, どちらの場合においても, パワー平均関数は複雑に学習可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.875396294879675
• License:
• Abstract: Is it possible to understand or imitate a policy maker's rationale by looking at past decisions they made? We formalize this question as the problem of learning social welfare functions belonging to the well-studied family of power mean functions. We focus on two learning tasks; in the first, the input is vectors of utilities of an action (decision or policy) for individuals in a group and their associated social welfare as judged by a policy maker, whereas in the second, the input is pairwise comparisons between the welfares associated with a given pair of utility vectors. We show that power mean functions are learnable with polynomial sample complexity in both cases, even if the comparisons are social welfare information is noisy. Finally, we design practical algorithms for these tasks and evaluate their performance.
• Abstract（参考訳）: 過去の意思決定を見て、政策立案者の理屈を理解したり、模倣したりすることは可能か? 我々は、この問題を、よく研究されたパワー平均関数ファミリーに属する社会福祉機能を学習する問題として定式化する。 まず、集団内の個人に対する行動(決定または政策)のユーティリティのベクトルと、政策立案者によって判断される社会的福祉に関するユーティリティのベクトルであるのに対し、第2に、入力は、与えられたユーティリティベクターに関連する福祉のペア比較である。 比較対象が社会福祉情報であるとしても,パワー平均関数はどちらの場合も多項式サンプルの複雑さを伴って学習可能であることを示す。 最後に,これらの課題に対して実用的なアルゴリズムを設計し,その性能を評価する。

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