Non-Bayesian social learning with observation reuse and soft switching
We propose a non-Bayesian social learning update rule for agents in a network, which minimizes the sum of the Kullback-Leibler divergence between the true distribution generating the agents’ local observations and the agents’ beliefs (parameterized by a hypothesis set), and a weighted varentropy-rel...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | , |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/102641 http://hdl.handle.net/10220/48151 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |