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从外部到 Swap Regret 2.0：大动作空间的高效减少和无视敌对
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文提出了一种新的约简方法，从交换后悔最小化到外部后悔最小化，改进了经典约简方法，不需要动作空间的有限性。该方法可以保证交换后悔受到约束，且具有相关的下界。该约简方法提供了存在相关均衡的充分条件，回答了一些未解决问题。
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关键要点
- 提出了一种新的约简方法，从交换后悔最小化到外部后悔最小化。
- 该方法改进了经典的Blum-Mansour和Stolz-Lugosi约简，不需要动作空间的有限性。
- 只要存在某个假设类的无外部后悔算法，就必然存在该类别的无交换后悔算法。
- 在log(N)^{O(1/ε)}轮迭代中，每次迭代复杂度为O(N)，可以保证交换后悔受到ε的约束。
- 经典约简需要O(N/ε^2)轮迭代和至少Ω(N^2)的复杂度。
- 提供了一个相关的下界，适用于具有遗忘性和限制的对手和学习者。
- 如果在某个游戏中可以进行无后悔学习，该游戏必须具有近似的相关均衡。
- 提供了存在相关均衡的充分条件，扩展了行动集有限的要求。
- 回答了关于均衡计算和/或游戏学习的几个未解决问题。
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