Journal article | Zeitschriftenartikel
Learning to play 3x3 games: neural networks as bounded-rational players
"We present a neural network methodology for learning game-playing rules in general. Existing research suggests learning to find a Nash equilibrium in a new game is too difficult a task for a neural network, but says little about what it will do instead. We observe that a neural network trained to find Nash equilibria in a known subset of games will use self-taught rules developed endogenously when facing new games. These rules are close to payoff dominance and its best response. Our findings are consistent with existing experimental results, both in terms of subject's methodology and success rates." [author's abstract]
- Umfang
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Seite(n): 27-38
- Sprache
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Englisch
- Anmerkungen
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Status: Postprint; begutachtet (peer reviewed)
- Erschienen in
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Journal of Economic Behavior & Organization, 69(1)
- Thema
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Wirtschaft
Sozialwissenschaften, Soziologie
Wirtschaftswissenschaften
Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Sgroi, Daniel
Zizzo, Daniel John
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wo)
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Niederlande
- (wann)
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2008
- DOI
- URN
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urn:nbn:de:0168-ssoar-281143
- Rechteinformation
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GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln
- Letzte Aktualisierung
- 21.06.2024, 16:26 MESZ
Datenpartner
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Zeitschriftenartikel
Beteiligte
- Sgroi, Daniel
- Zizzo, Daniel John
Entstanden
- 2008