論文の概要: Performative Prediction on Games and Mechanism Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05146v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 16:03:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:16:47.020024
• Title: Performative Prediction on Games and Mechanism Design
• Title（参考訳）: ゲームにおける性能予測とメカニズム設計
• Authors: António Góis, Mehrnaz Mofakhami, Fernando P. Santos, Simon Lacoste-Julien, Gauthier Gidel,
• Abstract要約: 具体的ゲーム理論における演出予測について検討する。 よりよいトレードオフを実現し、それらをメカニズム設計に使用する方法を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.79330596642562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictions often influence the reality which they aim to predict, an effect known as performativity. Existing work focuses on accuracy maximization under this effect, but model deployment may have important unintended impacts, especially in multiagent scenarios. In this work, we investigate performative prediction in a concrete game-theoretic setting where social welfare is an alternative objective to accuracy maximization. We explore a collective risk dilemma scenario where maximising accuracy can negatively impact social welfare, when predicting collective behaviours. By assuming knowledge of a Bayesian agent behavior model, we then show how to achieve better trade-offs and use them for mechanism design.
• Abstract（参考訳）: 予測はしばしば、彼らが予測しようとする現実に影響を及ぼす。 既存の作業は、この効果の下での精度の最大化に重点を置いているが、モデルデプロイメントは、特にマルチエージェントシナリオにおいて、意図しない重要な影響をもたらす可能性がある。 本研究では,社会福祉が精度の最大化の代替目的である具体的なゲーム理論におけるパフォーマンス予測について検討する。 我々は,集団行動を予測する際に,社会的福祉に悪影響を及ぼすリスクジレンマシナリオについて検討する。 ベイズエージェントの行動モデルに関する知識を仮定することにより、よりよいトレードオフをどうやって達成し、それらをメカニズム設計に利用するかを示す。

関連論文リスト

• Consistency Checks for Language Model Forecasters [54.62507816753479]
  予測器の性能を,論理的に異なる質問に対する予測の整合性の観点から測定する。 我々は,一連の基本質問を生成し,これらの質問から整合性チェックをインスタンス化し,予測者の予測を導き,予測の整合性を測定する自動評価システムを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T16:51:35Z)
• Hybrid Forecasting of Geopolitical Events [71.73737011120103]
  SAGEは、人間と機械が生成した予測を組み合わせたハイブリッド予測システムである。 このシステムは、確率と評価されたスキルに基づいて、人間と機械の予測の重み付けを集約する。 機械による予測にアクセスできる熟練した予測者は、過去のデータしか見ていない者よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T22:09:45Z)
• Microfoundation Inference for Strategic Prediction [26.277259491014163]
  本稿では,人口に対する予測モデルの長期的影響をカプセル化した分布図の学習手法を提案する。 具体的には,エージェントの応答をコストユーティリティ問題としてモデル化し,そのコストを見積もる。 本稿では,この推定値の収束率と,クレジット・スコアリング・データセットの実証実験による品質評価について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T19:37:49Z)
• Predicting from Predictions [18.393971232725015]
  観測データから,結果に対する予測の因果的影響を同定する方法について検討した。 予測から予測する教師あり学習は,特徴,予測,結果の間の伝達可能な機能的関係を見出すことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T16:57:02Z)
• What Should I Know? Using Meta-gradient Descent for Predictive Feature Discovery in a Single Stream of Experience [63.75363908696257]
  計算強化学習は、未来の感覚の予測を通じて、エージェントの世界の知覚を構築しようとする。 この一連の作業において、オープンな課題は、エージェントがどの予測が意思決定を最も支援できるかを、無限に多くの予測から決定することである。 本稿では,エージェントが何を予測するかを学習するメタ段階的な降下過程,(2)選択した予測の見積もり,3)将来の報酬を最大化するポリシーを生成する方法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T21:31:06Z)
• Finding Useful Predictions by Meta-gradient Descent to Improve Decision-making [1.384055225262046]
  我々は、一般値関数として表現される予測に焦点をあてる: 将来的な信号の蓄積の時間的拡張推定。 ひとつの課題は、エージェントが意思決定をサポートする可能性のある予測を、無限に多くの予測から決定することである。 これらの予測を手動で指定するのではなく、学習することにより、エージェントは自己管理的な方法で有用な予測を特定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T20:17:07Z)
• Test-time Collective Prediction [73.74982509510961]
  マシンラーニングの複数のパーティは、将来のテストポイントを共同で予測したいと考えています。 エージェントは、すべてのエージェントの集合の集合的な専門知識の恩恵を受けることを望んでいるが、データやモデルパラメータを解放する意思はないかもしれない。 我々は、各エージェントの事前学習モデルを利用して、テスト時に集合的な予測を行う分散型メカニズムを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T18:29:58Z)
• Counterfactual Predictions under Runtime Confounding [74.90756694584839]
  本研究は, 過去のデータからすべての関連要因を抽出した環境で, 事実予測タスクについて検討する。 本稿では,この環境下での対実予測モデル学習のための2次ロバスト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T15:49:05Z)
• Performative Prediction [31.876692592395777]
  本研究では,統計学,ゲーム理論,因果関係から概念を取り入れたパフォーマンス予測フレームワークを開発する。 概念的新奇性(conceptual novelty)は、私たちがパフォーマンス安定性と呼ぶ平衡概念である。 我々の主な成果は、ほぼ最小損失の演奏安定点への再訓練の収束に必要な十分条件である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-16T20:29:42Z)

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。