Zobrazeno 1 - 10
of 19
pro vyhledávání: '"Ntemos, Konstantinos"'
Publikováno v:
2022 IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks 8, 946-959
Social learning algorithms provide models for the formation of opinions over social networks resulting from local reasoning and peer-to-peer exchanges. Interactions occur over an underlying graph topology, which describes the flow of information amon
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.07494
Publikováno v:
2021 55th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, 1263-1267
Social learning algorithms provide models for the formation of opinions over social networks resulting from local reasoning and peer-to-peer exchanges. Interactions occur over an underlying graph topology, which describes the flow of information and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.06007
In this paper we study the problem of social learning under multiple true hypotheses and self-interested agents which exchange information over a graph. In this setup, each agent receives data that might be generated from a different hypothesis (or s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.13292
In this paper we study the problem of information sharing among rational self-interested agents as a dynamic game of asymmetric information. We assume that the agents imperfectly observe a Markov chain and they are called to decide whether they will
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.14979
A common assumption in the social learning literature is that agents exchange information in an unselfish manner. In this work, we consider the scenario where a subset of agents aims at deceiving the network, meaning they aim at driving the network b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.14729
A common assumption in the social learning literature is that agents exchange information in an unselfish manner. In this work, we consider the scenario where a subset of agents aims at driving the network beliefs to the wrong hypothesis. The adversa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.13660
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2022 30th European Signal Processing Conference (EUSIPCO).
In this paper we study the problem of social learning under multiple true hypotheses and self-interested agents. In this setup, each agent receives data that might be generated from a different hypothesis (or state) than the data other agents receive
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.