机器学习与博弈论的结合不仅仅体现在解释模型的原理上,它还帮助我们制定更加智能的策略。例如,在多智能体强化学习中,每个智能体都是一个“玩家”,它们的决策会互相影响。在这种情况下,博弈论的引入可以帮助智能体更好地适应环境并做出更优的决策。 🎯 GAN中的对抗学习 在生成对抗网络(GAN)中,博弈论思想的体现尤...
总之,对于多个国家之间战略层面的多回合博弈,常规博弈论的数学求解方法已经显得力不从心。因此,针对这样的复杂场景,我们只能发展基于博弈论核心思想的大规模高性能ABM系统,来捕捉复杂博弈所导致的各种复杂状态及其概率分布,并进一步反推不同行为体的行为、行为规则等等,从而实现对非常规复杂战略博弈的更全面的理解与应对。
总的来说，博弈论在机器学习研究中的作用主要有三个：(1) 解释机器学习模型的原理与思想；(2) 建立合适的学习策略；(3) 预测人类参与者（人机交互时）的行为。基于这三个方面，本文首先解释了博弈论的基本概念及其如何解释机器学习中的一些模型，然后介绍了博弈论在 Multi-Agent Reinforcement Learning（MARL）中的...
1.量子博弈论在优化问题中的应用：介绍量子博弈论在解决优化问题中的应用案例，如量子优化算法设计和量子拍卖等。2.量子博弈论在机器学习中的应用：探讨量子博弈论如何在机器学习领域中发挥作用，如量子对抗生成网络（GANs）和量子计算的结合，为弥合量子和经典算法之间的差距提供了新的途径。GANs是一种由生成器和判别...
首先，让我们深入探讨博弈论的基本概念及其在机器学习中的应用。博弈论研究的是在理性决策者之间的冲突与合作的数学模型。通过理解不同游戏的分类特征，如合作性、对称性、信息完整性、同步性和零和性，我们可以将现实世界中的问题抽象为“游戏”，从而运用博弈论的工具进行分析和解决。这种对游戏的深入理解...
2014年,方飞开始在博弈论中引入机器学习,开发了 PAWS 系统,用于帮助野生动物保护区制定随机巡逻路线,寻找盗猎陷阱,对付盗猎分子。目前,PAWS 系统已在非洲、东南亚多个国家与中国等应用。 读博期间,方飞发表了 12 篇论文,将博弈论与机器学习广泛应用于解决社会问题,获得了 IJCAI 2015 杰出论文奖,IAAI 2016 创新应用...
CMU:博弈论+机器学习 2017年8月,方飞入职卡内基梅隆大学计算机科学系软件研究所(Institute for Software Research)担任助理教授。 据统计,当前卡内基梅隆大学的计算机科学系中共有 29 位华人教职员工(含兼职),ISR 占 2 名(ISR 共有 44 名核心教职人员),方飞便是其中之一。
本文基于动态博弈论和机器学习方法,分析了新质生产力涌现的动力机制。理论分析表明,当创新投资成本不超过一定阈值时,企业进行创新投资形成新质生产力将是最优策略,构成纳什均衡。实证分析以中国制造业数字化转型为例,利用动态博弈模型和Q-Learning算法进行模拟,结果验证了理论分析的正确性。本文的主要结论如下:1. 新质...
· 夏普利值在机器学习解释中的应用 · 在Python中使用SHAP的模型解读 · 使用夏普利模型进行全局解读 博弈论是什么? 在进入本文核心之前,首先要搞清楚博弈论的定义,为之后将博弈论用于处理机器学习模型打好基础。 博弈论是指研究多个个体或团队之间在特定条件制约下的对局中利用相关方的策略,而实施对应策略的理论框...
依赖基于博弈论框架的对抗学习技术可能是相关的，因为它基于重新训练模型和产生攻击者所产生的收益和成本来对学习者和对手的行为进行建模。但是，如果最初的模型对对抗攻击已经足够健壮呢?增强这种鲁棒性的最常见方法之一是对恶意数据进行建模，这些数据可以由对手预先生成，并将其包含在训练阶段。在这一节中，我们将讨论...