神经网络与博弈

Hopfield 神经网络与非合作博弈为理解集体结果如何从局部交互中涌现提供了看似不同的途径。在神经网络中，个体单元根据局部信号调整其状态；在博弈中，参与者选择行动以最大化个体收益。我建立了对称二值 Hopfield 网络与允许二次势函数的二值行动博弈之间的精确等价。该等价将稳定的网络构型与纯策略纳什均衡相对应，并将异步神经更新与最佳反应动态相对应。更广泛地说，神经网络中记忆的存储与提取分别对应于博弈中均衡的设计与选择。

中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。