Bài báo này chỉ ra những thiếu sót của mô hình GameNet, mô hình dự đoán quá trình ra quyết định chiến lược của con người, và trình bày một mô hình cải tiến, ElementaryNet. GameNet kết hợp mô hình cấp k với mô hình cấp 0 dựa trên mạng nơ-ron phức tạp để dự đoán hành vi của con người. Tuy nhiên, tính linh hoạt quá mức của mô hình cấp 0 làm tăng khả năng bắt chước suy luận chiến lược. Trong bài báo này, chúng tôi chứng minh rằng mô hình cấp 0 của GameNet thực tế quá tổng quát và tỏ ra không có khả năng biểu diễn hành vi chiến lược, đề xuất ElementaryNet, một mô hình mạng nơ-ron mới. Kết quả thực nghiệm cho thấy ElementaryNet đạt được hiệu suất dự đoán tương tự như GameNet và bằng cách thay đổi các tính năng của ElementaryNet và diễn giải các tham số của nó, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về hành vi của con người. Điều này cung cấp bằng chứng chứng minh giá trị của suy luận lặp, chiều sâu của quá trình suy luận và sự phong phú của đặc tả cấp 0.
