Copertina

Forecasting for Swap Regret for All Downstream Agents

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Roth, Aaron, Shi, Mirah
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Computer Science and Game Theory Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Sample Efficient Omniprediction and Downstream Swap Regret for Non-Linear Losses
di: Lu, Jiuyao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Full Swap Regret and Discretized Calibration
di: Fishelson, Maxwell, et al.
Pubblicazione: (2025)

The Relationship between No-Regret Learning and Online Conformal Prediction
di: Ramalingam, Ramya, et al.
Pubblicazione: (2025)

Dynamic Regret Bounds for Online Omniprediction with Long Term Constraints
di: Bechavod, Yahav, et al.
Pubblicazione: (2025)

Emergent Alignment via Competition
di: Collina, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2025)

Swap Regret and Correlated Equilibria Beyond Normal-Form Games
di: Arunachaleswaran, Eshwar Ram, et al.
Pubblicazione: (2025)

Repeated Contracting with Multiple Non-Myopic Agents: Policy Regret and Limited Liability
di: Collina, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2024)

Algorithmic Aspects of Strategic Trading
di: Kearns, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)

Personalization Aids Pluralistic Alignment Under Competition
di: Collina, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2026)

High-Dimensional Calibration from Swap Regret
di: Fishelson, Maxwell, et al.
Pubblicazione: (2025)

Collaborative Prediction: Tractable Information Aggregation via Agreement
di: Collina, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2025)

Simultaneous Swap Regret Minimization via KL-Calibration
di: Luo, Haipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)

From External to Swap Regret 2.0: An Efficient Reduction and Oblivious Adversary for Large Action Spaces
di: Dagan, Yuval, et al.
Pubblicazione: (2023)

Learning not to Regret
di: Sychrovský, David, et al.
Pubblicazione: (2023)

Prior-Agnostic Incentive-Compatible Exploration
di: Ramalingam, Ramya, et al.
Pubblicazione: (2026)

Online Omniprediction with Long-Term Constraints
di: Bechavod, Yahav, et al.
Pubblicazione: (2025)

GPU-Accelerated Counterfactual Regret Minimization
di: Kim, Juho
Pubblicazione: (2024)

p-Mean Regret for Stochastic Bandits
di: Krishna, Anand, et al.
Pubblicazione: (2024)

Barriers to Welfare Maximization with No-Regret Learning
di: Anagnostides, Ioannis, et al.
Pubblicazione: (2024)

Regret Analysis of Repeated Delegated Choice
di: Hajiaghayi, MohammadTaghi, et al.
Pubblicazione: (2023)

Regret Analysis of Sleeping Competing Bandits
di: Uba, Shinnosuke, et al.
Pubblicazione: (2026)

ZeroSwap: Data-driven Optimal Market Making in DeFi
di: Nadkarni, Viraj, et al.
Pubblicazione: (2023)

Regret Minimization in Stackelberg Games with Side Information
di: Harris, Keegan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Meta-Learning in Self-Play Regret Minimization
di: Sychrovský, David, et al.
Pubblicazione: (2025)

Regret Minimization in Bilateral Trade With Perturbed Markets
di: Lunghi, Anna, et al.
Pubblicazione: (2026)

Selling Joint Ads: A Regret Minimization Perspective
di: Aggarwal, Gagan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Honor Among Bandits: No-Regret Learning for Online Fair Division
di: Procaccia, Ariel D., et al.
Pubblicazione: (2024)

No-Regret Algorithms in non-Truthful Auctions with Budget and ROI Constraints
di: Aggarwal, Gagan, et al.
Pubblicazione: (2024)

ReLExS: Reinforcement Learning Explanations for Stackelberg No-Regret Learners
di: Huang, Xiangge, et al.
Pubblicazione: (2024)

Computational Lower Bounds for Regret Minimization in Normal-Form Games
di: Anagnostides, Ioannis, et al.
Pubblicazione: (2024)

Tight Regret Bounds for Bilateral Trade under Semi Feedback
di: Jin, Yaonan
Pubblicazione: (2026)

Last-Iterate Convergence Properties of Regret-Matching Algorithms in Games
di: Cai, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)

Regret Minimization for Piecewise Linear Rewards: Contracts, Auctions, and Beyond
di: Bacchiocchi, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)

No-Regret Learning in Bilateral Trade via Global Budget Balance
di: Bernasconi, Martino, et al.
Pubblicazione: (2023)

Nearly Tight Regret Bounds for Profit Maximization in Bilateral Trade
di: Di Gregorio, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)

Improved Regret Bounds for Online Fair Division with Bandit Learning
di: Schiffer, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Last-Iterate Convergence of No-Regret Learning for Equilibria in Bargaining Games
di: Kamp, Serafina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Optimism Without Regularization: Constant Regret in Zero-Sum Games
di: Lazarsfeld, John, et al.
Pubblicazione: (2025)

Autobidders with Budget and ROI Constraints: Efficiency, Regret, and Pacing Dynamics
di: Lucier, Brendan, et al.
Pubblicazione: (2023)

No-Regret Learning for Fair Multi-Agent Social Welfare Optimization
di: Zhang, Mengxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)