論文の概要: ElementaryNet: A Non-Strategic Neural Network for Predicting Human Behavior in Normal-Form Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05925v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 20:47:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.055301
• Title: ElementaryNet: A Non-Strategic Neural Network for Predicting Human Behavior in Normal-Form Games
• Title（参考訳）: BasicNet: ノーマルフォームゲームにおける人間の行動予測のための非定型ニューラルネットワーク
• Authors: Greg d'Eon, Hala Murad, Kevin Leyton-Brown, James R. Wright,
• Abstract要約: GameNetは、データから非常に複雑なレベル0の仕様を学ぶニューラルネットワークである。 本稿では,GameNetのレベル0仕様は,戦略的推論が可能なため,あまりにも強力であることを示す。 これは新しいニューラルネットワークアーキテクチャ(ベースネットと呼ばれる)を導入し、非ストラテジックな振る舞いしかできないことを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.093095696026861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Models of human behavior in game-theoretic settings often distinguish between strategic behavior, in which a player both reasons about how others will act and best responds to these beliefs, and "level-0" non-strategic behavior, in which they do not respond to explicit beliefs about others. The state of the art for predicting human behavior on unrepeated simultaneous-move games is GameNet, a neural network that learns extremely complex level-0 specifications from data. The current paper makes three contributions. First, it shows that GameNet's level-0 specifications are too powerful, because they are capable of strategic reasoning. Second, it introduces a novel neural network architecture (dubbed ElementaryNet) and proves that it is only capable of nonstrategic behavior. Third, it describes an extensive experimental evaluation of ElementaryNet. Our overall findings are that (1) ElementaryNet dramatically underperforms GameNet when neither model is allowed to explicitly model higher level agents who best-respond to the model's predictions, indicating that good performance on our dataset requires a model capable of strategic reasoning; (2) that the two models achieve statistically indistinguishable performance when such higher-level agents are introduced, meaning that ElementaryNet's restriction to a non-strategic level-0 specification does not degrade model performance; and (3) that this continues to hold even when ElementaryNet is restricted to a set of level-0 building blocks previously introduced in the literature, with only the functional form being learned by the neural network.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論の設定における人間の行動のモデルはしばしば、プレイヤーが他者がどのように振る舞うのかという理由と、これらの信念に最もよく反応する戦略的行動と、他者に対する明示的な信念に反応しない「レベル0」非戦略的行動とを区別する。 これは、データから非常に複雑なレベル0の仕様を学習するニューラルネットワークである。 現在の論文には3つの貢献がある。 まず、GameNetのレベル0仕様は、戦略的理由付けが可能なため、あまりにも強力であることを示している。 第二に、新しいニューラルネットワークアーキテクチャ(ベースネットと呼ばれる)を導入し、非ストラテジックな振る舞いしかできないことを証明している。 第3に、プライマリネットの広範な実験評価について述べる。 以上の結果から,(1)モデルがどちらのモデルも,モデルの予測に最も適さない高レベルエージェントを明示的にモデル化することが許されていない場合,(1)モデルの性能向上には戦略的推論が可能なモデルが必要であること,(2)高レベルエージェントの導入時に,2つのモデルが統計的に区別不可能な性能を達成できること,(2)モデルの性能が低下しないこと,(3)プリマルネットが従来の文献で導入されていたレベル0のビルディングブロックに制限された場合でも維持され続けていること,などが示唆された。

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