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Zaiwei Chen

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TOOL · CL_111770 · Jun 26 · 04:00

新分析详细介绍了零和博弈的去中心化学习

研究人员开发了针对双人零和随机博弈中去中心化学习算法的有限样本分析。所提出的方法，包括用于矩阵博弈的基于收益的算法以及用于随机博弈的具有平滑最佳响应（VI-SBR）的值迭代，旨在找到 epsilon-Nash 分布和均衡。该分析建立了样本复杂度保证，其中 VI-SBR 算法在找到随机博弈的 \epsilon-Nash 均衡方面实现了 \tilde{\mathcal{O}}(\epsilon^{-8}) 的样本复杂度。技术方法利用耦合李…