La théorie des jeux comme mécanisme d'analyse de données à grande échelle

, , . , . — . "Machine Learning Deep Learning" , DeepMind EigenGame, .






. , . DeepMind , — Capture the Flag, Starcraft [ , , StarCraft II ]. , .





ICLR — 2021 ( ) "EigenGame: PCA ", (Outstanding Paper Award). : (PCA), . EigenGame. PCA ( ); , , , , . , , , .





PCA

1900- PCA , . , . . PCA , .





-, , , , , . , PCA, , , , , , GPU TPU.





-, PCA , (SVD). PCA .





Figure.  1. L'arbre de connaissances basé sur SVD couvre de nombreuses idées fondamentales de l'apprentissage automatique, y compris l'ACP, les moindres carrés, le clustering spectral, les fonctions de valeur conditionnelle, l'indexation et le tri sémantiques latents.
. 1. SVD , PCA, , , , -

, PCA , , . ; , PCA: , .





Figure.  2 Chaque joueur veut aller dans le sens de la variance maximale (plus grande dispersion des données), mais en même temps rester perpendiculaire aux joueurs plus haut dans la hiérarchie (tous les joueurs avec un nombre inférieur)
. 2 ( ), , ( )

EigenGame . , , , "" . : 1 , , "" , . .





Figure.  3. Détermination de l'utilité de chaque acteur plus haut dans la hiérarchie
. 3.

Var Align , :





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Figure.  4. EigenGame guide chaque joueur en parallèle le long de la sphère unitaire, des cercles vides aux flèches.  Bleu - joueur 1. Rouge - joueur 2. Vert - joueur 3
. 4. EigenGame . — 1. — 2. — 3

, TPU Google Cloud, . , . , , EigenGame .





. 5.       . (L)         . (R)         ,    ;    ,
. 5. . (L) . (R) , ; ,

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PCA , . , , . EigenGame , , , , . , PCA, - . - , .





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EigenGame: PCA EigenGame Unloaded: , . , DeepMind .





, , , , , . , "Machine Learning Deep Learning" — .





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