論文の概要: DeepVoting: Learning Voting Rules with Tailored Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13630v1
• Date: Sat, 24 Aug 2024 17:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 18:39:37.583168
• Title: DeepVoting: Learning Voting Rules with Tailored Embeddings
• Title（参考訳）: DeepVoting: テーラー埋め込みによる投票ルールの学習
• Authors: Leonardo Matone, Ben Abramowitz, Nicholas Mattei, Avinash Balakrishnan,
• Abstract要約: 我々は、よい投票規則を設計する問題は、投票規則の確率的なバージョンを学ぶことの1つに再キャストする。 社会的選択文献からの選好プロファイルの埋め込みにより,既存の投票ルールをより効率的に学習できることを示す。 また、埋め込みを用いて学習したルールを微調整して、公理特性を改善した新しい投票ルールを作成することも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.037431161285971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aggregating the preferences of multiple agents into a collective decision is a common step in many important problems across areas of computer science including information retrieval, reinforcement learning, and recommender systems. As Social Choice Theory has shown, the problem of designing algorithms for aggregation rules with specific properties (axioms) can be difficult, or provably impossible in some cases. Instead of designing algorithms by hand, one can learn aggregation rules, particularly voting rules, from data. However, the prior work in this area has required extremely large models, or been limited by the choice of preference representation, i.e., embedding. We recast the problem of designing a good voting rule into one of learning probabilistic versions of voting rules that output distributions over a set of candidates. Specifically, we use neural networks to learn probabilistic social choice functions from the literature. We show that embeddings of preference profiles derived from the social choice literature allows us to learn existing voting rules more efficiently and scale to larger populations of voters more easily than other work if the embedding is tailored to the learning objective. Moreover, we show that rules learned using embeddings can be tweaked to create novel voting rules with improved axiomatic properties. Namely, we show that existing voting rules require only minor modification to combat a probabilistic version of the No Show Paradox.
• Abstract（参考訳）: 複数のエージェントの選好を集団決定に集約することは、情報検索、強化学習、レコメンデーターシステムを含むコンピュータ科学の領域における多くの重要な問題において共通のステップである。 社会選択論(Social Choice Theory)が示すように、特定の性質(公理)を持つルールを集約するアルゴリズムを設計する問題は困難であり、場合によっては証明不可能である。 手動でアルゴリズムを設計する代わりに、データから集約ルール、特に投票ルールを学ぶことができる。 しかし、この分野における以前の研究は、非常に大きなモデルが必要であったり、好みの表現、すなわち埋め込みの選択によって制限されたりしてきた。 我々は,投票規則を設計する際の問題を,一組の候補に対して分布を出力する投票規則の確率的バージョンを学習する問題に再考した。 具体的には、ニューラルネットワークを用いて、文献から確率論的社会的選択関数を学習する。 社会的選択文学から派生した選好プロファイルの埋め込みにより、既存の投票規則をより効率的に学習し、学習目的に合わせて組み込んだ場合、他の作業よりも多くの有権者にスケールできることを示す。 さらに, 埋め込みを用いて学習したルールを微調整して, 公理特性を改良した新しい投票ルールを作成できることを示す。 すなわち,従来の投票ルールでは,No Show Paradoxの確率的バージョンに対処するために,小さな修正しか必要としないことを示す。

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