マルコフ説得プロセス：ゼロから学ぶ説得

Khái niệm cốt lõi

送信者が環境について何も知らない場合のマルコフ説得プロセスの学習アルゴリズムを設計する。

Tóm tắt

ベイズ説得は、情報を戦略的に開示して興味を持った受信者の行動に影響を与えることを研究しています。一方、マルコフ説得プロセス（MPP）は、未知のマルコフ環境で連続的に受信者と対話するシナリオをモデル化します。この記事では、送信者が受信者の報酬について何も知らない場合のMPPに焦点を当てています。送信者は、適切な情報開示ポリシーに関する後悔が部分的なフィードバックでサブリニアリー成長し、説得力が保証されるような学習アルゴリズムを設計します。
これまでの多くの作品は一度きりの相互作用に焦点を当てており、実世界の問題は通常連続的です。しかし、MPPでは送信者がストリーム形式で複数の受信者と対話し、各エピソードで最適な情報開示ポリシーに従っています。
最初の段階では探索が重要であり、後悔率が上昇しないように注意深くバランスを取る必要があります。その後、探索段階と活用段階を組み合わせることで効果的な学習アルゴリズムが実現されます。
この記事は、ベイズ説得やマルコフプロセスに関心がある読者向けに有益な洞察を提供しています。

Thống kê

マルコフ説得プロセス（MPP）: 未知のマルコフ環境で連続的に受信者と対話するシナリオ。
ベイズ説得: 情報開示して興味持った受信者の行動へ影響。
学習アルゴリズム: 後悔率と説得力保証。
エピソード数: T.
探索段階: N = ⌈T α⌉.

Trích dẫn

"Bayesian persuasion studies how an informed sender strategically discloses information to influence the behavior of an interested receiver."
"In MPP, sender's goal is to (partially) disclose information at each state so as to persuade the receivers to take actions that maximize long-term sender's expected rewards."
"The regret is the difference between sender's rewards cumulated over the episodes and what would have been obtained by always using an optimal information-disclosure policy."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Markov Persuasion Processes

by Francesco Ba... lúc arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.03077.pdf

Yêu cầu sâu hơn

どうして完全な反応データよりも部分的な反応データが難しいですか？

部分的な反応データの場合、送信者はすべての情報を受け取らずに行動しなければなりません。これは、特定のトリプレット（状態、結果、アクション）が非常に低い確率で訪れる可能性があるためです。このようなトリプレットは遷移や事前確率がその状態と結果に対して非常に低い確率を示す場合に発生します。したがって、最初のフェーズでは探索する必要があります。
一方、完全な反応データでは、送信者は各エピソードで実際に起こったすべてのトリプレットに関する情報を直接得ることができます。これにより、「Opt-Opt」問題を解決する際に正確な情報を使用してオーバーフィッティングや不必要な探索を回避しやすくなります。