Non-linear Welfare-Aware Strategic Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Xie, Tian, Zhang, Xueru |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Automating Data Annotation under Strategic Human Agents: Risks and Potential Solutions
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2024)
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2024)
How Strategic Agents Respond: Comparing Analytical Models with LLM-Generated Responses in Strategic Classification
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2025)
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2025)
Addressing Polarization and Unfairness in Performative Prediction
par: Jin, Kun, et autres
Publié: (2024)
par: Jin, Kun, et autres
Publié: (2024)
Lookahead Counterfactual Fairness
par: Zuo, Zhiqun, et autres
Publié: (2024)
par: Zuo, Zhiqun, et autres
Publié: (2024)
When and How Human Curation Backfires: Preference Alignment under Multi-Model Self-Consuming Loop
par: Zhang, Yang, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Yang, et autres
Publié: (2026)
Learning under Imitative Strategic Behavior with Unforeseeable Outcomes
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2024)
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2024)
Market Games for Generative Models: Equilibria, Welfare, and Strategic Entry
par: Wei, Xiukun, et autres
Publié: (2026)
par: Wei, Xiukun, et autres
Publié: (2026)
Mode-Aware Non-Linear Tucker Autoencoder for Tensor-based Unsupervised Learning
par: Zheng, Junjing, et autres
Publié: (2025)
par: Zheng, Junjing, et autres
Publié: (2025)
The Spectral Bias of Shallow Neural Network Learning is Shaped by the Choice of Non-linearity
par: Sahs, Justin, et autres
Publié: (2025)
par: Sahs, Justin, et autres
Publié: (2025)
Welfare and Fairness in Multi-objective Reinforcement Learning
par: Fan, Zimeng, et autres
Publié: (2022)
par: Fan, Zimeng, et autres
Publié: (2022)
BD-Merging: Bias-Aware Dynamic Model Merging with Evidence-Guided Contrastive Learning
par: Xie, Yuhan, et autres
Publié: (2026)
par: Xie, Yuhan, et autres
Publié: (2026)
A Behavior-Aware Approach for Deep Reinforcement Learning in Non-stationary Environments without Known Change Points
par: Liu, Zihe, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Zihe, et autres
Publié: (2024)
Tracking Drift: Variation-Aware Entropy Scheduling for Non-Stationary Reinforcement Learning
par: Wang, Tongxi, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Tongxi, et autres
Publié: (2026)
Learning Spatio-Temporal Dynamics for Trajectory Recovery via Time-Aware Transformer
par: Sun, Tian, et autres
Publié: (2025)
par: Sun, Tian, et autres
Publié: (2025)
Heterogeneity-Aware Coordination for Federated Learning via Stitching Pre-trained blocks
par: Zhan, Shichen, et autres
Publié: (2024)
par: Zhan, Shichen, et autres
Publié: (2024)
ParMod: A Parallel and Modular Framework for Learning Non-Markovian Tasks
par: Miao, Ruixuan, et autres
Publié: (2024)
par: Miao, Ruixuan, et autres
Publié: (2024)
On the Rate of Convergence of GD in Non-linear Neural Networks: An Adversarial Robustness Perspective
par: Smorodinsky, Guy, et autres
Publié: (2026)
par: Smorodinsky, Guy, et autres
Publié: (2026)
Strategic Over-Parameterization for Generalizable Low-Rank Adaptation
par: Gao, Jing, et autres
Publié: (2026)
par: Gao, Jing, et autres
Publié: (2026)
Individual Fairness In Strategic Classification
par: Zuo, Zhiqun, et autres
Publié: (2026)
par: Zuo, Zhiqun, et autres
Publié: (2026)
Utilizing Strategic Pre-training to Reduce Overfitting: Baguan -- A Pre-trained Weather Forecasting Model
par: Niu, Peisong, et autres
Publié: (2025)
par: Niu, Peisong, et autres
Publié: (2025)
Achieving Collective Welfare in Multi-Agent Reinforcement Learning via Suggestion Sharing
par: Jin, Yue, et autres
Publié: (2024)
par: Jin, Yue, et autres
Publié: (2024)
Welfare as a Guiding Principle for Machine Learning -- From Compass, to Lens, to Roadmap
par: Rosenfeld, Nir, et autres
Publié: (2025)
par: Rosenfeld, Nir, et autres
Publié: (2025)
Topology-Aware and Highly Generalizable Deep Reinforcement Learning for Efficient Retrieval in Multi-Deep Storage Systems
par: Li, Funing, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Funing, et autres
Publié: (2025)
Event-Aware Prompt Learning for Dynamic Graphs
par: Yu, Xingtong, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Xingtong, et autres
Publié: (2025)
From Alexnet to Transformers: Measuring the Non-linearity of Deep Neural Networks with Affine Optimal Transport
par: Bouniot, Quentin, et autres
Publié: (2023)
par: Bouniot, Quentin, et autres
Publié: (2023)
CALM: Consensus-Aware Localized Merging for Multi-Task Learning
par: Yan, Kunda, et autres
Publié: (2025)
par: Yan, Kunda, et autres
Publié: (2025)
Non-linear Interventions on Large Language Models
par: Kim, Sangwoo
Publié: (2026)
par: Kim, Sangwoo
Publié: (2026)
Operator-Guided Invariance Learning for Continuous Reinforcement Learning
par: Zhang, Zuyuan, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Zuyuan, et autres
Publié: (2026)
Learning Non-Vacuous Generalization Bounds from Optimization
par: Tan, Chengli, et autres
Publié: (2022)
par: Tan, Chengli, et autres
Publié: (2022)
Continual Learning with Strategic Selection and Forgetting for Network Intrusion Detection
par: Zhang, Xinchen, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Xinchen, et autres
Publié: (2024)
EventTSF: Event-Aware Non-Stationary Time Series Forecasting
par: Ge, Yunfeng, et autres
Publié: (2025)
par: Ge, Yunfeng, et autres
Publié: (2025)
Denoising-Aware Contrastive Learning for Noisy Time Series
par: Zhou, Shuang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Shuang, et autres
Publié: (2024)
AFCL: Analytic Federated Continual Learning for Spatio-Temporal Invariance of Non-IID Data
par: Tang, Jianheng, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Jianheng, et autres
Publié: (2025)
Welfare-Centric Clustering
par: Zhang, Claire Jie, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Claire Jie, et autres
Publié: (2025)
Knowledge-Aware Modeling with Frequency Adaptive Learning for Battery Health Prognostics
par: Pamshetti, Vijay Babu, et autres
Publié: (2025)
par: Pamshetti, Vijay Babu, et autres
Publié: (2025)
Evaluation-Aware Reinforcement Learning
par: Deshmukh, Shripad Vilasrao, et autres
Publié: (2025)
par: Deshmukh, Shripad Vilasrao, et autres
Publié: (2025)
A Dual-Agent Adversarial Framework for Robust Generalization in Deep Reinforcement Learning
par: Xie, Zhengpeng, et autres
Publié: (2025)
par: Xie, Zhengpeng, et autres
Publié: (2025)
MultiConfederated Learning: Inclusive Non-IID Data handling with Decentralized Federated Learning
par: Duchesne, Michael, et autres
Publié: (2024)
par: Duchesne, Michael, et autres
Publié: (2024)
FedSSG: Expectation-Gated and History-Aware Drift Alignment for Federated Learning
par: Zhou, Zhanting, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Zhanting, et autres
Publié: (2025)
Deploying Models to Non-participating Clients in Federated Learning without Fine-tuning: A Hypernetwork-based Approach
par: Zhou, Yuhao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Yuhao, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Automating Data Annotation under Strategic Human Agents: Risks and Potential Solutions
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2024) -
How Strategic Agents Respond: Comparing Analytical Models with LLM-Generated Responses in Strategic Classification
par: Xie, Tian, et autres
Publié: (2025) -
Addressing Polarization and Unfairness in Performative Prediction
par: Jin, Kun, et autres
Publié: (2024) -
Lookahead Counterfactual Fairness
par: Zuo, Zhiqun, et autres
Publié: (2024) -
When and How Human Curation Backfires: Preference Alignment under Multi-Model Self-Consuming Loop
par: Zhang, Yang, et autres
Publié: (2026)