:: Library Catalog

Obálka

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Hlavní autoři:	Franci, Barbara, Grammatico, Sergio
Médium:	Preprint
Vydáno:	2020
Témata:	Machine Learning Computer Science and Game Theory Optimization and Control
On-line přístup:	https://arxiv.org/abs/2003.13637
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Podobné jednotky

Online Multi-Agent Control with Adversarial Disturbances
Autor: Barakat, Anas, a další
Vydáno: (2025)

An asynchronous, forward-backward, distributed generalized Nash equilibrium seeking algorithm
Autor: Cenedese, Carlo, a další
Vydáno: (2019)

A pragmatic policy learning approach to account for users' fatigue in repeated auctions
Autor: Heymann, Benjamin, a další
Vydáno: (2024)

Cautious Optimism: A Meta-Algorithm for Near-Constant Regret in General Games
Autor: Soleymani, Ashkan, a další
Vydáno: (2025)

Blind Network Revenue Management and Bandits with Knapsacks under Limited Switches
Autor: Simchi-Levi, David, a další
Vydáno: (2019)

Faster Rates for No-Regret Learning in General Games via Cautious Optimism
Autor: Soleymani, Ashkan, a další
Vydáno: (2025)

Near-Optimal Policy Optimization for Correlated Equilibrium in General-Sum Markov Games
Autor: Cai, Yang, a další
Vydáno: (2024)

Online Generalized-mean Welfare Maximization: Achieving Near-Optimal Regret from Samples
Autor: Yang, Zongjun, a další
Vydáno: (2026)

Learning Dynamic Mechanisms in Unknown Environments: A Reinforcement Learning Approach
Autor: Qiu, Shuang, a další
Vydáno: (2022)

A Polynomial-Time Algorithm for Variational Inequalities under the Minty Condition
Autor: Anagnostides, Ioannis, a další
Vydáno: (2025)

PAPAL: A Provable PArticle-based Primal-Dual ALgorithm for Mixed Nash Equilibrium
Autor: Ding, Shihong, a další
Vydáno: (2023)

From Average-Iterate to Last-Iterate Convergence in Games: A Reduction and Its Applications
Autor: Cai, Yang, a další
Vydáno: (2025)

A Deep Learning Method for Optimal Investment Under Relative Performance Criteria Among Heterogeneous Agents
Autor: Laurière, Mathieu, a další
Vydáno: (2024)

The Oracle Complexity of Simplex-based Matrix Games
Autor: Kornowski, Guy, a další
Vydáno: (2024)

Reinforcement Learning for Finite Space Mean-Field Type Games
Autor: Shao, Kai, a další
Vydáno: (2024)

Satisficing Paths and Independent Multi-Agent Reinforcement Learning in Stochastic Games
Autor: Yongacoglu, Bora, a další
Vydáno: (2021)

Mistake, Manipulation and Margin Guarantees in Online Strategic Classification
Autor: Shen, Lingqing, a další
Vydáno: (2024)

Unsupervised Solution Operator Learning for Mean-Field Games via Sampling-Invariant Parametrizations
Autor: Huang, Han, a další
Vydáno: (2024)

Finite-Agent Stochastic Differential Games on Large Graphs: II. Graph-Based Architectures
Autor: Hu, Ruimeng, a další
Vydáno: (2025)

Last-Iterate Convergence: Zero-Sum Games and Constrained Min-Max Optimization
Autor: Daskalakis, Constantinos, a další
Vydáno: (2018)

On Separation Between Best-Iterate, Random-Iterate, and Last-Iterate Convergence of Learning in Games
Autor: Cai, Yang, a další
Vydáno: (2025)

Doubly Optimal No-Regret Online Learning in Strongly Monotone Games with Bandit Feedback
Autor: Ba, Wenjia, a další
Vydáno: (2021)

Machine-Learned Prediction Equilibrium for Dynamic Traffic Assignment
Autor: Graf, Lukas, a další
Vydáno: (2021)

Exploiting Approximate Symmetry for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning
Autor: Yardim, Batuhan, a další
Vydáno: (2024)

Fast Last-Iterate Convergence of Learning in Games Requires Forgetful Algorithms
Autor: Cai, Yang, a další
Vydáno: (2024)

On the Convergence of Min-Max Langevin Dynamics and Algorithm
Autor: Cai, Yang, a další
Vydáno: (2024)

Expected Variational Inequalities
Autor: Zhang, Brian Hu, a další
Vydáno: (2025)

Stochastic variance reduced extragradient methods for solving hierarchical variational inequalities
Autor: Dvurechensky, Pavel, a další
Vydáno: (2026)

Optimistic Online Learning in Symmetric Cone Games
Autor: Barakat, Anas, a další
Vydáno: (2025)

Convergence of Regret Matching in Potential Games and Constrained Optimization
Autor: Anagnostides, Ioannis, a další
Vydáno: (2025)

Finite-Sample Guarantees for Learning Dynamics in Zero-Sum Polymatrix Games
Autor: Faizal, Fathima Zarin, a další
Vydáno: (2024)

Last-Iterate Convergence of Adaptive Riemannian Gradient Descent for Equilibrium Computation
Autor: Cai, Yang, a další
Vydáno: (2023)

Achieving Logarithmic Regret in KL-Regularized Zero-Sum Markov Games
Autor: Nayak, Anupam, a další
Vydáno: (2025)

Small-Gain Nash: Certified Contraction to Nash Equilibria in Differentiable Games
Autor: Sharma, Vedansh
Vydáno: (2025)

MALADY: Multiclass Active Learning with Auction Dynamics on Graphs
Autor: Bhusal, Gokul, a další
Vydáno: (2024)

An Exponentially Converging Particle Method for the Mixed Nash Equilibrium of Continuous Games
Autor: Wang, Guillaume, a další
Vydáno: (2022)

Tracking solutions of time-varying variational inequalities
Autor: Hadiji, Hédi, a další
Vydáno: (2024)

Stochastic Extragradient with Random Reshuffling: Improved Convergence for Variational Inequalities
Autor: Emmanouilidis, Konstantinos, a další
Vydáno: (2024)

Data-Scarce Identification of Game Dynamics via Sum-of-Squares Optimization
Autor: Sakos, Iosif, a další
Vydáno: (2023)

Operator Splitting for Learning to Predict Equilibria in Convex Games
Autor: McKenzie, Daniel, a další
Vydáno: (2021)