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信息过多与学习陷阱

作者

上市的：
  • 梁老师

    （宾夕法尼亚大学经济系）

  • 穆晓生

    （哈佛大学经济系）

摘要

我们研究了一个序列学习模型，在该模型中，代理可以选择从具有任意相关性的大型固定高斯信号集中获取何种信息。在每一个阶段，一个短命的代理都会从这组源中获取一个信号，以最大限度地实现个人目标。所有信号实现都是公开的。我们研究社区的渐进学习速度，并描述长期观察到的源集合。相关性结构的一个简单属性保证了社区尽可能快地学习，而且最终会观察到一组“最佳”的源。当属性失败时，社区可能会陷入一组低效的源中并学习（任意）慢慢地。我们描述了一系列具体、多样的可能最终结果。

建议引用

  • Annie Liang和Xiaosheng Mu，2017年。"信息过多与学习陷阱,"PIER工作文件档案17-024，宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所，2017年10月24日修订。
    • 手柄：RePEc:笔：论文：17-024
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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