Abstrakt. Regelbundet lärande är en grundläggande teknik inom online-optimering, maskininlärning och många andra områden inom datavetenskap. En naturlig fråga som uppstår i dessa inställningar är hur regulariserade inlärningsalgoritmer beter sig när de ställs mot varandra. Vi studerar en naturlig formulering av detta problem genom att koppla ihop regulariserad inlärningsdynamik i nollsummespel. Vi visar att systemets beteende är Poincaré återkommande, vilket antyder att nästan varje bana återbesöker alla (arbiträrt små) områden i dess utgångspunkt oändligt ofta. Detta cykelbeteende är robust för agenternas val av legaliseringsmekanism (varje agent kan använda en annan regularizer), till positiva-affin omvandlingar av agenternas verktyg, och det finns också kvar i fallet med nätverkad konkurrens, d.v.s., för nollsumma polymatrix spel.
Dessutom visade REF att genom att använda legaliserat lärande, systemets beteende är Poincare återkommande; det vill säga, det finns en loop i strategidynamiken hos spelarna.
Cycles in adversarial regularized learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}