オムロン サイニックエックス株式会社（本社：東京都文京区、代表取締役社長：諏訪正樹、以下 OSX）の共同研究成果が、「Forty-Second International Conference on Machine Learning (ICML 2025)」に採択されました。

「ICML」は「NeurIPS^*1」とならび、機械学習などの分野において国際的に権威のある主要国際会議の一つです。2025年は7月13日から7月19日（現地時間）にかけてカナダ バンクーバーで開催されます。

*1：Neural Information Processing Systems

採択された研究論文は、以下のとおりです。

ICML 2025での採択内容

_^■ The Harder Path: Last Iterate Convergence for Uncoupled Learning in Zero-Sum Games with Bandit Feedback

（茨の道：バンディットフィードバック設定のゼロ和ゲームにおける独立学習の最終反復収束)

Côme Fiegel (ENSAE), Pierre Menard (Meta), Tadashi Kozuno, Michal Valko (INRIA), Vianney Perchet (ENSAE)

本論文では、プレイヤー間の情報共有が許されず、自身の報酬と行動のみを観測する独立学習およびバンディットフィードバック設定下での繰り返しゼロ和行列ゲームにおける学習を調べた。理論的に、最終反復のナッシュ均衡への収束を保証することには大きなコストが伴うことを示した。
具体的には、達成可能な最良の収束率が O(1/T^0.25) であり、平均反復収束の標準的な収束率 O(1/T^0.5) と比べて大幅に遅いことを示した。その後、定数因子および対数因子を除いて、この最適収束率を達成する2つのアルゴリズムを提案した。

https://icml.cc/virtual/2025/poster/45419

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