Buchumschlag

Sink equilibria and the attractors of learning in games

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Biggar, Oliver, Papadimitriou, Christos
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Science and Game Theory Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Computing stable limit cycles of learning in games
von: Biggar, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Complexity of Learning Nash Equilibria
von: Biggar, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Swim till You Sink: Computing the Limit of a Game
von: Hakim, Rashida, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Stackelberg Optimization via Nonlinear Control
von: Brown, William, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayes correlated equilibria, no-regret dynamics in Bayesian games, and the price of anarchy
von: Fujii, Kaito
Veröffentlicht: (2023)

Preference graphs: a combinatorial tool for game theory
von: Biggar, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Attractor of the Replicator Dynamic in Zero-Sum Games
von: Biggar, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On rankings in multiplayer games with an application to the game of Whist
von: Coyette, Alexis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On characterization and existence of constrained correlated equilibria in Markov games
von: Ni, Tingting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fair Data-Exchange Mechanisms
von: Hakim, Rashida, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Two-Player Zero-Sum Games with Bandit Feedback
von: Yılmaz, Elif, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nash equilibria of quasisupermodular games
von: Yu, Lu
Veröffentlicht: (2024)

Truthful mechanisms for linear bandit games with private contexts
von: Hu, Yiting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

First-order (coarse) correlated equilibria in non-concave games
von: Ahunbay, Mete Şeref
Veröffentlicht: (2024)

Fairness in two-player zero-sum games with bandit feedback
von: Akash, S, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Expected flow networks in stochastic environments and two-player zero-sum games
von: Jiralerspong, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Transfer learning of state-based potential games for process optimization in decentralized manufacturing systems
von: Yuwono, Steve, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The outcomes of generative AI are exactly the Nash equilibria of a non-potential game
von: Djehiche, Boualem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Almost Everybody be Almost Happy? PCP for PPAD and the Inapproximability of Nash
von: Babichenko, Yakov, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Strategic Linear Contextual Bandits
von: Buening, Thomas Kleine, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nash equilibria in scalar discrete-time linear quadratic games
von: Salizzoni, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved learning rates in multi-unit uniform price auctions
von: Potfer, Marius, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Group-wise oracle-efficient algorithms for online multi-group learning
von: Deng, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A game-theoretic approach for Generative Adversarial Networks
von: Franci, Barbara, et al.
Veröffentlicht: (2020)

No-regret incentive-compatible online learning under exact truthfulness with non-myopic experts
von: Komiyama, Junpei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Last iterate convergence in no-regret learning: constrained min-max optimization for convex-concave landscapes
von: Lei, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Nash equilibria in four-strategy quantum game extensions of the Prisoner's Dilemma
von: Frąckiewicz, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2024)

No-regret learning in harmonic games: Extrapolation in the face of conflicting interests
von: Legacci, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2024)

C2:Cross learning module enhanced decision transformer with Constraint-aware loss for auto-bidding
von: Ding, Jinren, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An explainable machine learning-based approach for analyzing customers' online data to identify the importance of product attributes
von: Karimzadeh, Aigin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the price of exact truthfulness in incentive-compatible online learning with bandit feedback: A regret lower bound for WSU-UX
von: Mortazavi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fair Contracts in Principal-Agent Games with Heterogeneous Types
von: Tłuczek, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline congestion games: How feedback type affects data coverage requirement
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Finding equilibria: simpler for pessimists, simplest for optimists
von: Brice, Léonard, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hamiltonian of polymatrix zero-sum games
von: Ota, Toshihiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Human strategic decision making in parametrized games
von: Ganzfried, Sam
Veröffentlicht: (2021)

Altruism and Fair Objective in Mixed-Motive Markov games
von: Xu, Yao-hua Franck, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predicting human decisions with behavioral theories and machine learning
von: Plonsky, Ori, et al.
Veröffentlicht: (2019)

The Bounds of Algorithmic Collusion; $Q$-learning, Gradient Learning, and the Folk Theorem
von: Askenazi-Golan, Galit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Breaking the Gradient Barrier: Unveiling Large Language Models for Strategic Classification
von: Lv, Xinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)