该论文提出了用于对抗环境下上下文相关强化学习问题的第一种 Oracle 有效的亚线性后悔算法，分析了两个场景，其中一个是传递式场景，另一个是小分离器设置

Feb, 2016

针对经典 $K$-armed 线性上下文对抗性问题，我们开发了基于 Exp3 算法的计算有效算法，其中包含实时算法和鲁棒算法，它们能够实现良好的失望保证，并且对于线性奖励函数而言具有稳健性。

Feb, 2020

提出了一种基于 oracle 的算法来应对敌对情境下的赌博问题，该算法在访问离线优化 Oracle 并且享有 $O ((KT)^{\frac {2}{3}}(\log N)^{\frac {1}{3}})$ 的遗憾度的情况下是计算有效的，其中 K 是操作的数量，T 是迭代次数，N 是基线策略的数量。

Jun, 2016

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

我们提出了一种对抗情境下上下文弛豫的方法，其中上下文是从已知分布中顺序独立抽取的，并且成本序列由在线对手选择。我们的算法在每一轮最多对离线优化预言机进行 O (K) 次调用，有一个遗憾界限为 O (T^（2/3）(Klog (|Pi|))^（1/3）)，这是首次改进了 Syrgkanis 等人在 2016 年 NeurIPS 会议上获得的 O ((TK)^（2/3）(log (|Pi|))^（1/3）) 最佳界限，也是第一次与 Langford 和 Zhang 在 2007 年 NeurIPS 会议上为随机情况获得的原始界限相匹配。

Oct, 2023

该论文研究了半参数上下文赌博机问题，设计了新的算法来解决非线性混淆影响下的奖励估计问题，并通过实证评估证明了该算法的有效性。

Mar, 2018

通过分析均值绝对偏差误差和分层主成分回归，我们展示了一种能够在局部隐私线性情境播放机中实现 O (√T) 累积遗憾上界的解决方案。

Apr, 2024

本文研究线性上下文赌博机，特别是具有更改的无穷动作集的情况下的情况。我们证明了一种悔恨上界，其与以前的下界相匹配。

May, 2019

通过将属于再现核希尔伯特空间的损失函数纳入到对手性线性背景乐队的在线学习问题的研究中，我们提出了一种计算有效的算法，该算法利用一种新的对损失函数进行乐观偏差估计的方法，在对底层内核进行的各种特征值衰减假设下实现接近最佳的后悔保证。

Oct, 2023

考虑对抗性线性上下文赌博机设置，文中给出了一种新的算法，通过利用与不需要上下文设置的线性赌博机的新联系，利用连续指数权重算法在概率单形上的一个截断版本来获得结果，并证明了其结果优于最坏情况下的后悔，特别的当环境相对温和时，考虑了上下文的密度是对数凹的情况，给出了一种同时优于二阶和一阶损失的方法。

May, 2023