ICMLMay, 2019

利用基于梯度的 Nikaido-Isoda 函数进行博弈论优化

PDF
TL;DR这篇论文提出了基于梯度的 Nikaido-Isoda (GNI) 函数，用于解决多人博弈中的 Nash equilibrium 问题，通过数值实验验证了 GNI 函数的有效性。
nash equilibriummulti-player gamesgradient-based nikaido-isoda functionconvergencenumerical experiments
发现论文，激发创造
  • 竞争性梯度下降

    本文提出了一种用于计算竞争性双人游戏纳什均衡的新算法，该算法基于正则化双线性局部逼近的纳什均衡，避免了交替梯度下降中出现的振荡和发散，而且在达到指数级 (局部) 收敛性的同时，其收敛和稳定性的性质对于玩家之间的强交互是稳健的，具有更快的收敛速度。

    May, 2019

  • 无限时段竞争马尔可夫博弈中分散乐观梯度下降 / 上升的最后迭代收敛

    研究无穷时间折扣二人零和马尔可夫博弈，开发了一种分散算法，自我对弈时能够收敛到 Nash 均衡点。

    Feb, 2021

  • n 个玩家可微分游戏的力学

    本文介绍了用于解决许多深度学习模型中的问题的 Symplectic Gradient Adjustment (SGA) 算法，并提出了 Hamiltonian game 概念，使得 SGA 算法具有一定的保证，并在 GANs 等更广泛的游戏中表现出着和其他算法竞争力相当的性能。

    Feb, 2018

  • 梯度基方法在全谱游戏中的紧密一致分析

    通过分析梯度方法在达到纳什均衡时的线性收敛特性，证明了变异梯度方法在双线性博弈和强单调性博弈中的各种表现，并发现了这些方法在极端情况下收敛机制的差异。同时证明了变异梯度可以在任意外推次数的情况下实现优化率，一个广泛算法类别的最佳值

    Jun, 2019

  • 梯度动力学在迭代一般和游戏中的 Nash 收敛

    本研究通过对二人博弈中多智能体学习策略的分析，提出了一个令人惊讶的结论 —— 不论策略是否收敛，智能体的平均收益都会收敛于纳什均衡，在电子商务和拍卖中具有一定的适用性。

    Jan, 2013

  • 一种收敛且与维度无关的极小 - 极大优化算法

    研究了一种新型的 min-max 优化框架，其中 max-player 在贪心策略下更新参数至一阶稳定点；给出了在平稳性要求下的定理证明，提出了一种利用随机梯度估计的 GAN 训练算法，成功地避免了模式崩溃的问题。

    Jun, 2020

  • 通用和随机博弈纳什均衡学习的去中心化策略梯度

    研究了一种具有未知转移概率密度函数的一般和随机游戏的纳什平衡学习。介绍一种加权渐近纳什均衡的概念，并提出了两种算法，一种是针对精确伪梯度的，另一种是针对未知伪梯度的。

    Oct, 2022

  • 可微分的游戏机制

    本文针对深度学习建立在梯度下降收敛局部极小值的基础上这一保证在生成对抗网络等存在多个交互损失的情况下失效问题，研究了 N 人不可微分博弈的动态性，提出了一种新的算法 Symplectic Gradient Adjustment (SGA) 可以在更一般的情境下应用，并有基于理论保证的鲁棒性。

    May, 2019

  • 在两队零和博弈中收敛到纳什均衡

    研究内容涵盖电子竞技中的机器学习，多代理生成对抗网络的表现力，以及两队博弈中的优化问题和 Nash 均衡解的解决方案。通过考虑全信息反馈下的游戏，对在线学习算法的能力进行了讨论，并提出了一个基于控制论技术的一阶方法用于解决该类问题，该方法能够在某些条件下享有局部收敛性。

    Nov, 2021

  • 连续游戏中基于梯度的学习

    本研究提出了一个广泛适用于多智能体领域的竞争性基于梯度的学习模型，并使用动态系统理论对其进行了分析，对于有限和无限游戏，我们表征了一组非常小的局部纳什均衡，这组均衡将被激活，如果每个智能体采用基于梯度的学习算法。同时研究了基于算法自身构建的不属于纳什均衡的收敛策略在有限和无限游戏中的存在性，这可能解释了在零和游戏中，应用相关算法时出现的困难。最后，为了验证理论贡献，我们给出了一个示例验证。

    Apr, 2018