Ganska lite är känt om att minimera olika typer av ånger i experter problem, och hur dessa ånger typer relaterar till typer av jämvikt i multiagent inställning av upprepade matris spel. Mycket mindre är känt om möjliga typer av ånger i online konvexa programmeringsproblem (OCPs), eller om jämvikt i den analoga multiagent inställning av upprepade konvexa spel. Denna lucka är olyckligt, eftersom konvexa spel är mycket mer uttrycksfulla än matris spel, och eftersom många viktiga maskininlärning problem kan uttryckas som OCPs. I detta dokument arbetar vi för att överbrygga denna klyfta: vi analyserar ett spektrum av ångertyper som ligger mellan yttre och swap ånger, tillsammans med deras motsvarande jämvikt, som ligger mellan grov korrelerad och korrelerad jämvikt. Vi analyserar också algoritmer för att minimera dessa ångertyper. Som exempel på vårt ramverk, härleder vi algoritmer för lärande korrelerad jämvikt i polyhedral konvexa spel och omfattande-form korrelerad jämvikt i extensiva-form spel. Den förra är exponentiellt effektivare än tidigare algoritmer, och den senare är den första av sin typ.
REF visar hur algoritmer utan motstycke också kan användas för beräkning av extensiv form korrelerad jämvikt i EFG.
No-regret learning in convex games
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}