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World File Search SystemSandholm
Emanuel Tewolde
•伊曼纽尔·特沃尔德（Emanuel Tewolde），布莱恩·胡（Brian Hu Zhang），卡斯帕（Caspar Oesterheld），图马斯·桑德霍尔姆（Tuomas Sandholm）和文森特·科尼特（Vincent Conitzer）。尊重它们的计算游戏对称性和平衡。促进人工智能（AAAI）的协会，口语，2025年。•Ratip Emin Berker，Emanuel Tewolde，Ioannis Anagnostides，Tuomas Sandholm，Vincent Conitzer。在广泛的游戏中召回的价值。促进人工智能（AAAI）的协会，口语，2025年。•伊曼纽尔·特沃尔德（Emanuel Tewolde），布莱恩·胡（Brian Hu Zhang），卡斯帕（Caspar Oesterheld），马诺利斯·扎佩塔基斯（Manolis Zampetakis），Tuomas Sandholm，Paul W. Goldberg和Vincent Conitzer。不完美的回顾游戏：平衡概念及其复杂性。在国际艺术情报联合会议（IJCAI）中，2024年。•Emanuel Tewolde和Vincent Conitzer。可以保留NASH平衡或最佳响应集的游戏转换。在国际艺术情报联合会议（IJCAI）中，2024年。•（αβ）Vincent Conitzer，Rachel Freedman，Jobs Heitzig，Wesley H. Holliday，Bob M. Jacobs，Nathan Lambert，MilanMossé，Eric Pacuit，Stuart Russell，Hailey Schoelkopf，Hailey Schoelkopf，Emanuel Tewolde和William S. Zwicker。社会选择应指导AI的一致性来处理各种人类反馈。在国际机器学习会议（ICML）中 - 位置纸条曲目，2024。•Emanuel Tewolde，Caspar Oesterheld，Vincent Conitzer和Paul Goldberg。单人游戏不完美的回顾游戏的计算复杂性。在国际人工智能联合会议（IJCAI）中，2023年。
在部分可观察性下符合道德符合的自主系统
J7 N. Haghtalab，T。Roughgarden，A。Shetty。具有自适应对手的平滑分析。ACM期刊，即将出版。J6 N. Haghtalab，M.O。 Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J6 N. Haghtalab，M.O。Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Jackson，A.D。Procaccia。在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。proc。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Oracle效率学习和拍卖设计。ACM 67（5）：1-57，2020。J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J3 M.F.Balcan，N。Haghtalab和C. White。k-扰动弹性下的中心聚类。算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。操作研究，68（1）：16–34，2020。J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。监视隐形扩散。知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。
从部分观察中学习的强化学习：可证明样品效率的线性函数近似
2020; Jin等。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。特别是，对于有限的状态空间，神经功能近似值取得了显着的成功（Mnih等人。，2015年； Berner等。，2019年； Arulkumaran等。，2019年），而线性函数近似器理论上变得更好地理解（Yang和Wang，2020; Jin等人。，2020b; Ayoub等。，2020年； Kakade等。，2020年； Du等。，2021）。相比之下，尽管在实践中普遍存在，但在部分观察到的马尔可夫决策过程中的强化学习（POMDPS）较少地研究（Cassandra等人，1996; Hauskrecht和Fraser，2000年； Brown and Sandholm，2018年； Ra i Qerty等。，2011年）。更具体地，部分可观察性构成了统计和计算。从统计的角度来看，由于缺乏马尔可夫财产，预测未来的奖励，观察或国家是一项挑战。尤其是，预测未来通常涉及推断国家的分布（也称为信仰状态）或其功能作为历史的摘要，即使假设（observation）发射和（状态）过渡内核也已知（Vlassis etal。 ，2012年； Golowich等。 ，2022）。 同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。 ，2021）。 ，2020a）。，2012年； Golowich等。，2022）。同时，学习发射和过渡内核面临因果推理通常遇到的各种问题（Zhang and Bareinboim，2016年）。，2021）。，2020a）。例如，它们通常是不可实现的（Kallus等人。即使假设它们是能够识别的，它们的估计可能需要一个样本量，该样本量在地平线和维度上成倍缩小（Jin等人。即使在评估政策方面，这种统计挑战也已经令人难以置信（Nair和Jiang，2021; Kallus等人。，2021; Bennett和Kallus，2021），构成了政策优化的基础。从计算角度来看，众所周知，策略优化通常是棘手的（Vlassis et al。，2012年； Golowich等。，2022）。此外，有限的观察和状态空间扩大了统计和计算挑战。另一方面，大多数现有结果仅限于表格设置（Azizzadenesheli等人。，2016年； Guo等。，2016年； Jin等。，2020a; Xiong等。，2021），其中观察和状态空间是有限的。在本文中，我们研究了POMDP中的线性函数近似，以解决有限观察和状态空间所扩增的实力挑战。尤其是我们的贡献是四倍。首先，我们定义了具有线性结构的一类POMDP，并确定了针对样品良好的增强学习的不良调节措施。这样的不良调节措施对应于表格设置中的重复（Jin等人，2020a）。第二，我们提出了一种增强学习算法（OP-TENET），该算法适用于任何POMDP承认上述线性结构。此外，我们在操作装置中使用最小值优化公式，以便即使数据集较大，也可以在计算功能庄园中实现算法。第三，从理论上讲，我们证明了Op -Tenet在o（1 /ǫ2）情节中达到了最佳政策。尤其是样品复杂性在线性结构的固有维度上缩放，并且是观测和状态空间大小的独立性。第四，我们的算法和分析基于新工具。 特别是，op-tenet的样本效率是由se- 启用的第四，我们的算法和分析基于新工具。特别是，op-tenet的样本效率是由se-