#Nash

12 статьи
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Томпсон - образец для обучения в играх с нулевым коэффициентом

arXiv: 2610.18899v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: выборка Томпсона (TS) достигает логарифмического и асимптотического оптимального сожаления в классических тохастических бандитах, но его поведение ...

arXiv Statistics
4
Читать
arXiv AI
arXiv AI

DiffNash: Поиск Nash Equilibrium в высокомерных пространствах непрерывного действия с политикой диффузии

arXiv: 2610.15932v1 Annualce Type: ccred Резюме: Computation aquibria in high-measure sinternive games требует обучения и представления богатых, мультимодальных стратегий распределения чего-то традици...

arXiv AI
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Средние алгоритмы: нижняя граница и сожаление

arXiv: 2606.04931v2 Annuates Type: заменить резюме: средне-основанные алгоритмы — это онлайновые алгории обучения, которые определяют низкую вероятность действий с низкой средней наградой. Недавние ис...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Nash Equilibrium Text: A Game- Theoretic Decoding Framework для текстового поколения

arXiv: 2610,05817v 1 Annuales Type: кросс-бюллетень: Текстовое редактирование стало неотъемлемым компонентом моделей большого языка. Этот документ формулирует пересмотр таким образом, чтобы он признав...

arXiv NLP
3
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Оценка с использованием нескольких агентов в случае неполной информации

arXiv: 1909,09849v4 Annualce Type: cross резюме: В настоящем документе анализируется оценка усвоенных стратегий использования многоагентов в неполной информации, которая играет важнейшую роль в ранжир...

arXiv Statistics
3
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Эффективное исследование для итеративной оптимизации предпочтений Nash

arXiv: 2606.01382v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: согласование предпочтений имеет центральное значение для совершенствования моделей большого языка (LMS), однако формулировки, основанны...

arXiv AI
4
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Как кооперативная система опреснения Nash играет в крупных языковых моделях

arXiv:2604.27167v3 Annualce Type: заменить кросс-бюллетень: На названной дилемме заключенного под непосредственным управлением три более крупных модели с корректировкой на инструкции, Llama-370B, Qwen...

arXiv AI
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Рациональная пригодность для использования в берме-наше

arXiv: 25005.20708v4 Annuales Type: заменить кросс-бюллетень: Мы введем рациональность Berk - Nash, аналогичную с Oberk-Nash равновесию для среды, где агенты могут иметь неправильно определенные модел...

arXiv Statistics
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Эффективная оценка Nash Equilibrium для игр кибербезопасности

arXiv:2609.1999v1 Annuate Type: перекресток: вычисление Nash aquilibria игр на основе моделирования кибербезопасности с программно-космической реакцией (PSRO) замыкается при оценке окупаемости: каждая...

arXiv AI
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Независимое изучение Nash Equilibria в частично наблюдаемых потенциальных играх Markov с разукрупненными динамическими параметрами

arXiv: 2605.06377v2 Annuales Type: заменить кросс-бюллетень: Мы изучаем изучение равновесия Нэша в частично наблюдаемых играх Markov (POMGs) — многоагентской системе обучения, при которой агенты не мо...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

EF1-Consided Nash Social Assistance с идентичными оценками аддитивности: сложность, гарантии и эксперименты

arXiv: 26009,03846v1 Сообщение типа: перекрестное резюме: Мы изучаем распределение неделимых товаров между агентами с идентичными оценками добавок, уделяя особое внимание свободе зависти до одного бла...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Агенты ИИ на рынках алгоритмической электроэнергии: О возникновении тайного сговора

arXiv:2608.26896v1 По мере того, как участники рынка электроэнергии все чаще принимают агентов на основе обучения для своих стратегий торгов, рынки электроэнергии становятся алгоритмическими. Свидетел...

arXiv AI
2
Читать