Vi bygger ett naturligt samband mellan inlärningsproblem, samträning och prognostisering utan verifiering (relaterat till peer-prediction) och tar itu med dem samtidigt med samma information teoretiska tillvägagångssätt. 1 I sam-utbildning/multiview lärande [5] är målet att aggregera två vyer av data till en förutsägelse för en latent etikett. Vi visar hur man optimalt kombinerar två vyer av data genom att reducera problemet till ett optimeringsproblem. Vårt arbete ger en enhetlig och rigorös inställning till den allmänna inställningen. Vid prognosutveckling utan verifiering försöker vi utforma en mekanism som framkallar högkvalitativa prognoser från agenter i den miljö där mekanismen inte har tillgång till markens sanning. Genom att anta att agenternas information är oberoende villkorad av resultatet föreslår vi mekanismer där sanningsberättande är en strikt jämvikt för både enkel-task- och multi-task-inställningar. Vår multi-task mekanism har dessutom egenskapen att sanningsberättande jämvikt betalar bättre än någon annan strategi profil och strikt bättre än någon annan "non-permutation" strategi profil.
Vi följer den allmänna informationsteoretiska ram som föreslagits av REF och som inte har detta krav.
Water from Two Rocks: Maximizing the Mutual Information
{'venue': "EC '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}