Jun, 2023

最优异构协作线性回归和上下文 Bandits

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TL;DR本研究提出了一种利用多个来源的数据集合作学习方法，通过构造每个实例的全局参数和基于稀疏实例的特定项来实现，我们提出了一种名为 MOLAR 的二阶段估计器，它可以将实例特定的估计值收缩至中位数，从而提高了我们的方法的准确性。最后，我们在家庭背景不同的学生数据上进行了验证。
发现论文，激发创造
  • 在线和分布自由鲁棒性：带 Huber 污染的回归和上下文臂

    本文从对抗鲁棒性的角度重新审视了两个经典的高维在线学习问题，即线性回归和情境地图，并探究了无需假设数据分布，直接从全局角度保证它们对抗鲁棒的可行性。具体方法是通过交替最小化策略将普通最小二乘法嵌入到简单的凸约束计算不完整数据下的最优加权分布，并证明该方法在污染程度方面具有最佳的可重复性和完整性。

    Oct, 2020

  • 联邦线性情境赌博机

    本文提出了一种新型的联邦线性情境赌博机模型 Fed-PE，并采用协作算法来处理客户端的异质性，它基于新颖的多客户 G - 最优设计，并通过对不相交和共享参数情况下的对数通信成本，实现了几乎最优的遗憾。此外，本文还引入了一种新的概念 —— 共线依赖策略，并基于此导出了不相交参数情况下的严格极小化遗憾下界。实验结果表明，该算法在合成和真实数据集上均具有很好的鲁棒性。

    Oct, 2021

  • 平衡线性情境臂

    本篇论文针对强异质性或复杂结果模型容易引起难以估计问题的上下文匹配算法，通过整合因果推断文献中的平衡方法来降低其偏差估计的问题，并对具有平衡的线性上下文匹配算法进行损失分析，从而展示了其在多个监督学习数据集上的实用优势以及在初级训练数据中模拟模型错误和偏见的工作中所展现出的优越性。

    Dec, 2018

  • 异质客户的联邦线性情境赌博机

    提出了一种面向异构客户的联邦赌博学习算法，通过对客户进行聚类实现了协同赌博学习，在联邦学习设置下，该算法在所有客户端都能实现非平凡的次线性遗憾和通信成本，只要服务器在任何时候只共享一个模型。

    Feb, 2024

  • 双重稳健套索赌博机

    提出了一种新的算法：Doubly-Robust Lasso Bandit algorithm，它利用线性回归参数的稀疏结构，融合在缺失数据文献中使用的双重稳健技术，解决了高维稀疏环境下多臂赌博机算法的问题，大大减少了调参数量和算法复杂度。

    Jul, 2019

  • 元学习下的神经协作过滤赌博机

    通过构建神经协同过滤自适应组 Metaban 算法，本文将人工智能中的探究与利用困境（exploitation-exploration dilemma）应用于定制化推荐，并在实验中将 Metaban 与六种模型进行对比，结果表明 Metaban 显著优于其他模型的表现。

    Jan, 2022

  • 广义线性情境赌博机的可证明最优算法

    本文提出了针对广义线性情境臂的上界置信度算法，实现了与众不同的性能，同时我们还分析了更简单的上界置信度算法，在特定情况下证明了该算法具有最优的后悔。

    Feb, 2017

  • 上下文臂选择模型

    介绍了在上下文密集应用中的模型选择问题及其解决方案，该方案适用于线性上下文密集应用，并在先验知识下达到了较低的后验概率。

    Jun, 2019

  • 线性上下文强化学习模型选择的通用自适应算法

    在上下文强化学习中进行模型选择是一项重要的补充问题。本研究提出了一些新的算法，这些算法可以在数据自适应的情况下进行探索，并提供模型选择保证。

    Nov, 2021

  • 在线聚类误指定用户模型的赌博机

    提出了聚类多臂老虎机在用户模型未正确规定的情况下的问题，设计了两种鲁棒性算法，能适应不准确的用户偏好评估和模型错误导致的聚类问题，证明了我们算法的遗憾上限。实验证明我们对之前算法的优越性。

    Oct, 2023