神经网络、博弈论与时间序列生成
无序系统与神经网络
2007-05-23 v1
摘要
本论文概述了神经网络、博弈论和时间序列生成领域之间的联系。解释了反可预测性概念，并研究了几种原型预测算法(神经网络、布尔函数等)的反可预测性时间序列属性。少数派游戏提供了一个自然产生反可预测性的框架。介绍了若干MG变体并进行比较，包括扩展到超过两种选择的情况，以及所生成时间序列的属性分析。提出了一种神经网络寻找零和矩阵游戏中优势混合策略的学习算法。在某种极限下，该算法是“虚构博弈”学习算法的随机变体。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0212486,
title = {Neural Networks, Game Theory and Time Series Generation},
author = {Richard Metzler},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0212486},
year = {2007}
}
备注
Dissertation. 130 pages, quite a few figures