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¥ 6.0
我们分析了一个信息受限的玩家的协调博弈。在特定情况下，玩家的行动基于游戏收益的噪声压缩表示，其中压缩表示是变分自动编码器 (VAE) 学习到的潜在状态。我们的广义 VAE 经过优化，可以在可能的游戏分布中获得的平均收益与代理的内部模型与其环境统计数据之间的一致性度量之间进行权衡。我们将我们的模型应用于 Frydman 和 Nunnari (2023) 实验中的协调博弈，并表明它解释了实验证据的两个显着特征：玩家的行动概率随着游戏收益的变化而相对连续地变化，以及玩家选择的随机性程度取决于不同试验中遇到的游戏收益范围。我们的方法还说明了游戏应如何逐渐适应所遇到的游戏收益分布的变化，从而为 Arifovic 等人（2013 年）记录的历史依赖性游戏提供了解释。
信息约束下的经济行为协调
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