🎯 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为明显。GAN 模型包含两个部分——生成器和判别器。生成器不断尝试“欺骗”判别器,而判别器则不断提升自己识别生成样本的能力。这种博弈的过程类似于一个 MinMax 游戏,目标是找到双方的最佳平衡点。 🔮 未来发展 博弈论与机器学习的结合还衍生出了...
在博弈论中还存在一个概念叫做逆博弈论（Inverse Game Theory）。博弈论旨在了解游戏的动态，以优化其玩家可能获得的结果。相反的，逆博弈论旨在根据玩家的策略和目标来设计游戏。逆博弈论在多智能体 AI 以及人机交互 AI 中都很有用处。2013 年国际人工智能大会（IJCAI）上，微软亚洲研究院刘铁岩博士所在的团队首次提...
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。
SVM 就可以看作一个双人的零和博弈,这种优化类的机器学习算法就可以看作是寻找一个 NE(每个类选择一个超平面),在这个平面存在的情况下,可以最好的完成分类任务;线性回归可以看作是一个非合作博弈,每个类都希望自己的损失最低;Adaboost 则可以看作是利用合作、非同步博弈论进行在线学习。 当然,体现博弈最明显的算...
刘铁岩博士在介绍博弈机器学习的文章中写道:「真实的人类行为既非随机、也非完全理性和对立——事实上人类(智能体)的行为往往会有一定规律可循。与前面提到的这些技术不同,博弈机器学习就是利用了这样一个简单的常识。无论是人与人之间的互动,还是人与计算机之间的互动都是可以被建模的,这样我们就能够知道这些人为的...
刘铁岩博士在介绍博弈机器学习的文章中写道:「真实的人类行为既非随机、也非完全理性和对立——事实上人类(智能体)的行为往往会有一定规律可循。与前面提到的这些技术不同,博弈机器学习就是利用了这样一个简单的常识。无论是人与人之间的互动,还是人与计算机之间的互动都是可以被建模的,这样我们就能够知道这些人为的...
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。
· 合作型博弈论 · 夏普利值:直觉 · 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...