機械学習が紡ぐゲーム理論のフロンティア
Adaptively Perturbed Mirror Descent for Learning in Games
二人零和ゲームにおける突然変異駆動型正則化先導者追従法の終極反復収束
二人零和マルコフゲームにおける状態抽象化法に関する研究
Learning Fair Division from Bandit Feedback
Memory Asymmetry Creates Heteroclinic Orbits to Nash Equilibrium in Learning in Zero-Sum Games
オンライン環境において公平な資源配分を実現するアルゴリズムに関する研究
Learning in Multi-Memory Games Triggers Complex Dynamics Diverging from Nash Equilibrium
Zero-Variance Perturbation Utiity for Extensive-Form Games
A Slingshot Approach to Learning in Monotone Games
オンライン環境において公平な資源配分を実現するアルゴリズムに関する研究
Learning in Multi-Memory Games Triggers Complex Dynamics Diverging from Nash Equilibrium
オンライン環境において公平な資源配分を実現するアルゴリズムに関する研究
二人零和展開型ゲームにおける突然変異付き乗算型重み更新に関する研究
Last-Iterate Convergence with Full and Noisy Feedback in Two-Player Zero-Sum Games
オンライン環境において公平な資源配分を実現するアルゴリズムに関する研究
Last-Iterate Convergence with Full- and Noisy-Information Feedback in Two-Player Zero-Sum Games
二人零和ゲームにおける突然変異駆動型Follow-The-Regularized-Leaderの終極反復収束
二人零和ゲームにおける突然変異付きレプリケータダイナミクスを用いた学習アルゴリズムに関する研究
Mutation-Driven Follow the Regularized Leader for Last-Iterate Convergence in Zero-Sum Games
二人零和ゲームにおける突然変異付きレプリケータダイナミクスを用いた学習アルゴリズムに関する研究