Vi anser att ångra minimering i upprepade spel med icke-konvexa förlustfunktioner. Att minimera standardbegreppet ånger är att beräkna svåråtkomligt. Således definierar vi en naturlig uppfattning om ånger som möjliggör effektiv optimering och generaliserar offline-garantier för konvergens till en ungefärlig lokal optimal. Vi ger gradientbaserade metoder som ger optimal ånger, vilket i sin tur garanterar konvergens till jämvikt inom denna ram.
REF går utöver konvexitet och anses ångra minimering i upprepade spel med icke-konvexa förlustfunktioner.
Efficient Regret Minimization in Non-Convex Games
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}