論文の概要: Learning Neural Strategy-Proof Matching Mechanism from Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19384v3
• Date: Wed, 30 Jul 2025 04:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 14:05:50.756768
• Title: Learning Neural Strategy-Proof Matching Mechanism from Examples
• Title（参考訳）: ニューラルストラテジーの学習-実例によるマッチングメカニズムの検証
• Authors: Ryota Maruo, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima,
• Abstract要約: 本稿では,常に戦略保護性を満足し,任意の数のエージェントに適用可能な新しいマッチング機構のファミリーを提案し,エージェントの公開コンテキスト情報を扱う。 提案手法は, 整合性を満足しながら, 整合性を学習するための実験である。 提案手法は,マッチング予測における基準値よりも優れており,マッチング結果の良さを示す指標がいくつかあることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.15688619889342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing two-sided matching mechanisms is challenging when practical demands for matching outcomes are difficult to formalize and the designed mechanism must satisfy theoretical conditions. To address this, prior work has proposed a framework that learns a matching mechanism from examples, using a parameterized family that satisfies properties such as stability. However, despite its usefulness, this framework does not guarantee strategy-proofness (SP), and cannot handle varying numbers of agents or incorporate publicly available contextual information about agents, both of which are crucial in real-world applications. In this paper, we propose a new parametrized family of matching mechanisms that always satisfy strategy-proofness, are applicable for an arbitrary number of agents, and deal with public contextual information of agents, based on the serial dictatorship (SD). This family is represented by NeuralSD, a novel neural network architecture based on SD, where agent rankings in SD are treated as learnable parameters computed from agents' contexts using an attention-based sub-network. To enable learning, we introduce tensor serial dictatorship (TSD), a differentiable relaxation of SD using tensor operations. This allows NeuralSD to be trained end-to-end from example matchings while satisfying SP. We conducted experiments to learn a matching mechanism from matching examples while satisfying SP. We demonstrated that our method outperformed baselines in predicting matchings and on several metrics for goodness of matching outcomes.
• Abstract（参考訳）: 両面マッチング機構の設計は、マッチング結果に対する実用的な要求が形式化が困難であり、設計されたメカニズムが理論的条件を満たす必要がある場合に困難である。 これを解決するために、先行研究は、安定性などの特性を満たすパラメータ化ファミリを用いて、例からマッチングメカニズムを学ぶフレームワークを提案している。 しかし、その有用性にもかかわらず、このフレームワークは戦略保護性(SP)を保証せず、様々な数のエージェントを処理したり、エージェントに関する公開コンテキスト情報を組み込んだりすることはできない。 本稿では,常に戦略の安全性を満足し,任意の数のエージェントに適応し,シリアルディクテータシップ(SD)に基づくエージェントの公開状況情報を扱う,新しいパラメータ化されたマッチング機構のファミリーを提案する。 このファミリは、SDに基づく新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるNeuralSDによって表現され、SD内のエージェントランキングは、注目ベースのサブネットワークを使用してエージェントのコンテキストから計算される学習可能なパラメータとして扱われる。 学習を実現するために,テンソル演算を用いたSDの微分緩和であるテンソルシリアルディクテータシップ(TSD)を導入する。 これにより、SPを満たしながらサンプルマッチングからNuralSDをエンドツーエンドでトレーニングすることができる。 本研究では,SPを満足しながら,マッチング機構をサンプルから学習する実験を行った。 提案手法は,マッチング予測における基準値よりも優れており,マッチング結果の良さを示す指標がいくつかあることを実証した。

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