Приложение машинного обучения к теоретико-игровым задачам: аукционы и марковские игрыApplication of Machine Learning to Game Theory Problems: Auctions and Markov Games
Соискатель:
Иванов Дмитрий Игоревич
Руководитель:
Члены комитета:
Николенко Сергей Игоревич (ФКН НИУ ВШЭ, д.ф.-м.н., председатель комитета), Ветров Дмитрий Петрович ( ФКН НИУ ВШЭ, к.ф.-м.н., член комитета), Карпас Эрез (Technion – Israel Institute of Technology, PhD, член комитета), Сандомирский Федор Алексеевич (Princeton University, к.ф.-м.н., член комитета), Сюй Хайфэн (University of Chicago , PhD, член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:
8/23/2024
Диссертация принята к защите:
9/19/2024
Дисс. совет:
Совет по компьютерным наукам
Дата защиты:
12/27/2024
В последние годы методы машинного обучения все чаще применяются для решения экономических и теоретико-игровых задач. В то же время, задачи машинного обучения с множеством агентов или пользователей могут быть формализованы и проанализированы с помощью теории игр. Данная диссертация состоит из трех независимых исследований на стыке этих областей и касается следующих тем: 1) применение методов глубокого обучения к дизайну экономических механизмов (аукционов), 2) адаптация теоретико-игрового концепта медиаторов к мультиагентному обучению с подкреплением в контексте марковских игр и 3) персонализация моделей глубокого обучения с подкреплением с целью максимизации общественного благосостояния. Все предложенные подходы и методы имеют надежную теоретическую основу и сопровождаются экспериментами в симуляторах.
Диссертация [*.pdf, 10.28 Мб] (дата размещения 9/29/2024)
Резюме [*.pdf, 2.11 Мб] (дата размещения 9/29/2024)
Summary [*.pdf, 2.03 Мб] (дата размещения 9/29/2024)
Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации
Отзывы
Отзыв научного руководителя
- Нестеров А.С. (дата размещения 8/28/2024)
См. на ту же тему
Разработка алгоритмов построения пайплайнов машинного обучения методами обработки естественного языка основанными на данныхКандидатская диссертация
Соискатель: Трофимова Екатерина Алексеевна
Руководитель: Устюжанин Андрей Евгеньевич
Применение глубоких генеративных моделей для задач прогнозирования в машинном обученииКандидатская диссертация
Соискатель: Баранчук Дмитрий Александрович
Руководитель: Бабенко Артем Валерьевич
Дата защиты: 12/24/2024
Методы и алгоритмы для извлечения, связывания, векторизации и разрешения неоднозначности лексико-семантических графовДокторская диссертация
Соискатель: Панченко Александр Иванович
Дата защиты: 12/18/2024