Vi anser att en klass av spel med verkligt värderade strategier och payoff information som endast finns i form av data från ett visst urval av strategiprofiler. Att lösa sådana spel med avseende på den underliggande strategin utrymme kräver generalisering från data till en fullständig payoff-funktion representation. Vi behandlar payoff-funktionsinlärning som ett vanligt regressionsproblem, med bestämmelser för att fånga känd struktur (t.ex. symmetri) i multiagent-miljön. För att mäta lärande prestanda, anser vi den relativa nyttan av föreskrivna strategier, snarare än riktigheten av payoff funktioner i sig. Vi demonstrerar vår strategi och utvärderar dess effektivitet på två exempel: en tvåspelarversion av den först prisslutna auktionen (med känd analytisk form) och ett femspelar marknadsbaserat schemaläggningsspel (utan känd lösning). Dessutom undersöker vi effektiviteten av att använda relativ nytta av strategier som ett mål för övervakad lärande och som en lärande modell väljare. Våra experiment visar sin effektivitet i det förra fallet, men inte i det senare.
Den första lär sig payoff funktioner som generaliserar över kontinuerliga strategi utrymmen REF.
Learning payoff functions in infinite games
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}