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多单位拍卖设计的人工智能
理解多单位拍卖中的竞标行为是研究者面临的持续挑战之一。本文利用人工智能，具体而言是强化学习作为一种无模型学习方法，来模拟三种常用多单位拍卖的竞标行为，讨论了六种适用于学习和竞标的算法，并通过一个示例进行比较。本文强调了在拍卖设计中使用人工智
PDF2 months ago
EdgeNet：电子商务在线广告拍卖设计编码器 - 解码器生成网络
本研究介绍了一种名为 EdgeNet 的新型编码器 - 解码器生成神经网络，其引入了一种新颖的编码器 - 解码器框架，用于在线电子商务广告中数据驱动的拍卖设计，通过破坏以广义第二价格为基础的神经拍卖模型，提高数据利用效率，并改进了拍卖机制的
PDFa year ago
智能代理和机制学习算法
论文研究强化学习及拍卖设计的优化决策算法，包括最大熵强化学习、基于贝叶斯角度的强化学习、策略学习算法 LEEP、匿名拍卖用于对称性保护的神经网络 EquivariantNet 及用于拍卖学习问题的双人博弈算法 ALGNet。
PDF2 years ago
人工智能与拍卖设计
本文探究了重复拍卖中的拍卖设计，其中通过简单人工智能算法 (Q-learning) 进行拍卖。我们发现，在没有额外反馈的情况下，第一价格拍卖会导致默认勾结结果（竞投低于价值），而第二价格拍卖则不会。我们展示了这种差异是由第一价格拍卖中超越竞
PDF2 years ago
ICML拍卖设计的上下文整合 Transformer 神经网络
本文主要研究拍卖设计中的核心问题，即开发一种有激励的机制来最大化拍卖人的预期收入，通过将竞标者和物品的共有上下文信息因式分解到拍卖学习框架中，提出了一种上下文整合基于变压器的神经网络，名为 CITransNet，旨在找到非对称的解决方案。经
PDF2 years ago
拍卖学习作为双人博弈
本文探讨了拍卖设计中激励兼容的问题，提出了使用神经网络和拉格朗日乘数法来实现优化拍卖的新思路，并将其形式化为双人博弈模型。
PDF4 years ago
用于拍卖设计的置换等变神经网络结构
通过使用具有置换等变性的神经结构，建立一个新的拍卖设计方法，提高对拍卖设计的预期收益和一般化性能。
PDF4 years ago
一种样本复杂度度量及其在学习最优拍卖中的应用
介绍一个新的样本复杂度测量方式，称为分割样本增长率，利用其强化 Rademacher 复杂度分析，只需在拍卖设计的任何样本或子样本上使用 ERM 即可推导出许多文献中所研究的拍卖类的样本复杂度，并表明期望泛化误差由对数的素材复杂度的平方根上
PDF7 years ago