論文の概要: Neural networks and games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.05706v1
• Date: Tue, 03 Nov 2026 22:34:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 03:25:57.892931
• Title: Neural networks and games
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークとゲーム
• Abstract要約: 対称二項ホップフィールドネットワークと二次ポテンシャルを持つ二項作用ゲームとの正確な同値性を確立する。 ニューラルネットワークにおける記憶の保存と検索はそれぞれ、ゲームにおける平衡の設計と選択に対応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7310043452300737
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Hopfield neural networks and noncooperative games provide seemingly different approaches to understanding how collective outcomes emerge from local interactions. In a neural network, individual units adjust their states according to local signals; in a game, players choose actions to maximise individual payoffs. I establish an exact equivalence between symmetric binary Hopfield networks and binary-action games that admit a quadratic potential. The equivalence identifies stable network configurations with pure-strategy Nash equilibria, and asynchronous neural updating with best-response dynamics. More broadly, the storage and retrieval of memories in neural networks correspond, respectively, to the design and selection of equilibria in games.
• Abstract（参考訳）: ホップフィールドニューラルネットワークと非協調ゲームは、局所的な相互作用から集合結果がどのように現れるかを理解するための、一見異なるアプローチを提供する。 ニューラルネットワークでは、個々のユニットがローカル信号に従って状態を調整する。ゲームでは、プレイヤーは個々のペイオフを最大化するアクションを選択する。 対称二項ホップフィールドネットワークと二次ポテンシャルを持つ二項作用ゲームとの正確な同値性を確立する。 等価性は、純粋ストラテジーなNash平衡を持つ安定したネットワーク構成と、最良の応答ダイナミクスを持つ非同期ニューラル更新を識別する。 より広い範囲で、ニューラルネットワークにおける記憶の保存と検索は、ゲームにおける平衡の設計と選択に対応している。

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