基于能量学习的合作博弈新范式

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2023-09-28 23:18:23

引言

估值问题在机器学习中变得日益重要，如特征归因、数据估值和模型估值等。腾讯AILab与瑞士苏黎世联邦理工合作提出基于能量学习的合作博弈新范式，为机器学习中的估值问题提供新理论新方法。该方法使用最大熵概率分布来解耦玩家之间的相关性，并通过平均场变分推断方法求解估值问题。该方法能够恢复经典估值算法，同样满足三个基本的估值公理。

方法简介

该方法使用最大熵概率分布来解耦玩家之间的相关性，通过平均场变分推断方法求解估值问题。具体来说，引入一个由参数控制的代理分布来近似最大熵分布，使用Kullback-Leibler散度衡量两个分布之间的距离，并通过最小化该距离来最大化熵。该方法的优点在于能够恢复经典估值算法，同时满足三个基本的估值公理。

实验结果

实验结果表明，该方法在数据估值和特征估值方面表现出优异特性，能够达到最快的下降率和最小的解耦误差。同时，该方法能够恢复经典估值算法，同时满足三个基本的估值公理。

结论和未来工作

未来可以在该方法的基础上进一步探索多个玩家的互动，以研究导致多个玩家联盟之间的“互动”指数。此外，可以在玩家之上添加先验，以便编码更多领域知识。

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机器学习估值问题能量学习合作博弈可解释性特征归因

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