POSTSUPERSCRIPT Jadilah Seperti Pada Teorema 5.1

From WikiName
Jump to: navigation, search


Dalam manuskrip ini kami membangun solusi lemah waktu global untuk sistem permainan lapangan rata-rata orde pertama yang melibatkan operator transportasi kinetik, di mana biayanya adalah fungsi lokal (karenanya tidak mengatur) dari variabel kepadatan dengan pertumbuhan polinomial. Para pemain dibagi menjadi dua tim: sistem yang dapat dikontrol dan lingkungan yang tidak dapat dikontrol. Kelas algoritma ini membuat asumsi optimis bahwa keadaan sistem besok akan identik dengan hari ini, menghasilkan sedikit bias keterkinian dalam perilaku pembelajaran. Masalah waktu-bervariasi juga telah dipelajari dengan judul "masalah optimasi nonstasioner", misalnya, Gaivoronskii (1978); Ermoliev (1988), di mana diasumsikan bahwa fungsi yang berubah-ubah waktu menyatu hingga suatu batas tetapi tidak ada asumsi eksplisit tentang keputusan atau umpan balik keadaan. Asumsi ini, bagaimanapun, sering dilanggar dalam aplikasi kontemporer karena distribusi data dapat "bergeser" sebagai reaksi terhadap tindakan pembuat keputusan. Memang, algoritma pembelajaran mesin semakin dilatih pada data yang dihasilkan oleh Agen slot online indonesia strategis atau bahkan musuh, dan kemudian digunakan di lingkungan yang bereaksi sebagai respons terhadap keputusan yang dibuat oleh algoritme. Di sisi lain, algoritma pembelajaran dalam praktiknya sering digunakan bersama dengan algoritma lain yang bahkan mungkin bersaing satu sama lain.

Salah satu fitur utama adalah bahwa hadiah dari pemain tergantung pada set pemain yang berhenti pada tahap terminasi yang merupakan tahap minimal di mana setidaknya satu pemain berhenti. N adalah himpunan berhingga dan tidak kosong, mewakili himpunan pemain. Pembaruan yang digunakan pemain dalam permainan reguler ini kemudian dianalisis sebagai metode gradien stokastik dengan istilah bias tambahan. Dalam algoritme, para pemain bergantian antara memperkirakan parameter distribusi dan mengoptimalkan kerugian mereka, sekali lagi dengan hanya sampel empiris dari gradien individu mereka yang diberikan parameter yang diperkirakan. Kami menyelidiki metode bebas turunan dan algoritma gradien adaptif di mana setiap pemain bergantian antara mempelajari deskripsi parametrik dari distribusi mereka dan langkah gradien pada risiko empiris. Algoritma pelatihan ulang berulang mencari solusi performatif stabil untuk masalah ini dipelajari. Mencari untuk mengembangkan algoritma untuk menemukan titik performatif optimal, Miller et al. 2020); Miller dkk.

POSTSUBSCRIPT ke dalam kelompok nilai unik yang berbeda di seluruh iterasi sampler Gibbs. POSTSUBSCRIPT lebih rendah semikontinyu dengan grafik tertutup dan nilai cembung dan tidak kosong. Selain itu, beberapa hasil awal ditetapkan mengenai ketertutupan dan semikontinuitas yang lebih rendah untuk peta khusus. Namun, hasil utama mereka mengenai keberadaan ekuilibria didirikan di bawah semi ketat quasiconvexity. Hasil keberadaan diperluas ke kasus permainan nonzero-sum dengan cakrawala terbatas. Akhirnya, algoritme diilustrasikan oleh dua contoh eksplisit dalam kasus spesifik cakrawala terbatas. Titik ekuilibrium nash untuk permainan dengan menghadirkan algoritma konstruktif. Kami menggunakan pengelompokan k-means untuk memberikan inisialisasi yang baik untuk estimasi model kami, tetapi jumlah cluster dapat bertambah (atau menyusut) saat algoritma berjalan berdasarkan apakah cluster tambahan (atau lebih sedikit) diperlukan untuk memberikan penjelasan terbaik dari yang diamati. data. Ini adalah kelas baru dari permainan stokastik yang dapat memodelkan berbagai tugas pembelajaran mesin. Dalam pengaturan seperti itu, model yang dipelajari pada data pelatihan mungkin tidak cocok untuk tugas inferensi dan prediksi hilir. Meskipun heuristik pelatihan ulang ada di mana-mana dalam praktiknya, orang harus menyadari bahwa pelatihan tanpa mempertimbangkan efek strategis atau ketergantungan keputusan dapat menyebabkan konsekuensi yang tidak diinginkan termasuk memperkuat bias.

Salah satu contoh nyata yang perlu diingat adalah penerimaan perguruan tinggi, di mana pelamar dapat menyesuaikan profil mereka untuk membuat mereka lebih diinginkan untuk perguruan tinggi pilihan mereka. Kesetimbangan yang terakhir ini bisa dibilang lebih informatif, tetapi dapat ditemukan secara efisien hanya ketika permainannya monoton. Secara resmi dikenal sebagai Cuisine Royale, game battle royale gratis untuk dimainkan ini di mana Anda mengikat panci dan wajan ke diri Anda sendiri sebagai pengganti pelat baja dimulai sebagai spin-off untuk penembak MMO berbasis regu Terdaftar, tetapi dengan cepat mengumpulkan basis pemainnya sendiri. Estimasi efisiensi waktu terbatas yang kami peroleh dengan jaminan tercanggih dalam pengaturan pemain tunggal. Peta ini muncul secara alami dari menuliskan kondisi optimalitas orde pertama yang sesuai dengan (1) untuk setiap pemain. Kerangka prediksi performatif sebagian besar dimotivasi oleh masalah klasifikasi strategis Hardt et al. Klasifikasi strategis dan literatur prediksi performatif yang ada hanya berfokus pada interaksi antara pelajar tunggal dan populasi yang bereaksi terhadap tindakan pelajar. Garis pekerjaan lain dalam prediksi performatif telah berfokus pada pengaturan di mana lingkungan berkembang secara dinamis dalam waktu atau mengalami penyimpangan waktu.