Vi inför effektiv inlärningsjämvikt (ELE), en normativ metod för lärande i icke-kooperativa miljöer. I ELE krävs att själva inlärningsalgoritmerna är i jämvikt. Dessutom måste inlärningsalgoritmer komma fram till ett önskat värde efter polynom tid, och en avvikelse från den föreskrivna ELE blir irrationell efter polynom tid. Vi bevisar existensen av en ELE (där det önskade värdet är den förväntade utdelningen i en Nash jämvikt) och en Pareto-ELE (där målet är att maximera det sociala överskottet) i upprepade spel med perfekt övervakning. Vi visar också att en ELE inte alltid existerar i fallet med bristfällig övervakning. Slutligen diskuterar vi utvidgningen av dessa resultat till allmänna stokastiska spel.
I REF införs begreppet "effektiv inlärningsjämvikt" (ELE), där ingen av sidorna uppmuntras att avvika från inlärningsregeln.
Efficient learning equilibrium
{'venue': 'Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}