Social learning With Bayesian Agent and Random Decision Making

文章摘要中大体的概述:

研究对象:   在社交学习中随机性对决策的影响。  在寻址系统中,每一个智能体依次的做出抉择

依照现实 情况。每一个 个体都会依据两个对自然=仿照假设做出决策,它们的在相同的情况下,而且相互独立。每一个个体又清楚之前个体做出的决策。

Paper :提出每一个个体向先前的个体学习,并通过使用贝叶斯理论更新个体的社会信念

主要做的事情:

(1)定义了社会信念(social belief)

(2)证明了使用所提出的随机策略,可以规避 渐进学习过程中的信息瀑布

信息瀑布,又称信息级联。描述了当人们的选择受到前人信息的影响,放弃自己喜好,追随前人的选择的一种现象。羊群效应也揭示了如此现象。造成信息瀑布有两个条件:可以看到别人的选择,看不到别人的心理。信息瀑布会造成一种情况,即使你的选择并不是你喜欢的,你还是会跟随前人。

首先:智能体做决策时有预先已经定义好的顺序,然后每个个体一旦做出抉择,其他所有个体都会知道,这些个体就会根据自己的观察以及前任的基础之上做出抉择。

其次:举例说明可以解决的相关的假设问题

In our paper, we study the problem of learning when the agents in the network do not share their private observations but they do their decisions with the rest of the agents

 概念:  信念空间

定义具体的没要太看懂,下面是原文中的 说明图形

 在涉及到渐进分析-----信息 就是产生个体A来说 个体的私有信息已经没有作用,开始表现出随大流的情况

 

经过代换:

 

贝叶斯网络学习教程是一种介绍贝叶斯网络概念和应用的教育材料。贝叶斯网络是一种概率图模型,用于建模和推理关于变量之间的概率依赖关系的方法。 这个教程将引导学习者了解贝叶斯网络的基本原理和构建模型的步骤。首先,它会介绍概率论和贝叶斯定理的基本概念。学习者将了解到如何使用概率分布来描述变量之间的关系,以及如何使用贝叶斯定理来更新我们对变量的信念。 接下来,教程会介绍贝叶斯网络的结构和参数估计。学习者将学习如何构建一个贝叶斯网络,通过定义变量之间的依赖关系来表示概率分布。此外,他们还将了解如何从数据中学习网络的参数,以便通过观察到的数据来推断未观察到的变量。 然后,教程会介绍贝叶斯网络的推断和预测。学习者将学会如何使用贝叶斯网络来进行推断,即根据已知的证据来计算变量的后验概率。他们还将了解如何使用贝叶斯网络进行预测,即根据已观察到的变量来预测未观察到的变量的概率分布。 最后,教程会讨论贝叶斯网络的应用领域和案例研究。学习者将了解到贝叶斯网络在人工智能、医学、金融等领域的广泛应用,并了解一些实际问题的解决方案。 总而言之,贝叶斯网络学习教程是一个全面的学习资源,可以帮助学习者掌握贝叶斯网络的基本原理、构建模型的方法和应用技巧。通过这个教程,学习者将能够理解和应用贝叶斯网络来解决各种实际问题。
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