Dec, 2023

利用潜在值和截断反馈学习阈值

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TL;DR主要研究领域包括主动学习、阈值、潜在空间和查询复杂度，通过研究阈值的学习和潜在值的奖励函数，提供了对于问题的完整描述并给出了其查询复杂度的紧密上界和下界。此外，还将该模型扩展到在线学习领域，并使用连续臂赌博技术和查询复杂度结果证明了紧密的遗憾界。
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发现论文，激发创造
  • 信息约束在线学习中的适应性

    研究了如何适应信息获取成本昂贵的在线学习问题中平稳变化环境的影响；提出了一种算法用于处理标签有效预测的问题，并扩展到标签有效的赌博反馈和揭示行动部分监测游戏等领域，显著提高了现有算法的性能。

    Oct, 2019

  • 阈值函数的差分隐私发布和学习

    该研究提出了不同 ially private 算法（DP 算法）在发布阈值函数的近似答案时的样本复杂度的新上限和下限结果，还展示了实现此任务在无限域 X 上是不可能的，并需要样本复杂度 n≥Ω（log * |X| ），同时对于使用 DP 合理地学习概念类与无隐私信息学习之间的差异也给出了首个下限结果。

    Apr, 2015

  • 基于阈值的在线主动线性回归

    该研究考虑在线主动学习来收集回归建模的数据，提出了一种基于阈值的算法来选择最具信息量的观测数据，并将其推广到高维稀疏线性回归，仿真结果表明该算法相对于被动随机抽样具有显著优势。

    Feb, 2016

  • 多项式阈值函数可测学习

    该研究论文介绍了可测试学习的概念，并研究了在测试者接受标准高斯数据的情况下，多项式阈值函数的可测试学习。研究结果表明，任意常数阶的多项式阈值函数在多项式时间内可以以超出误差 ε 的程度可测试地学习，与测试属性的典型模型相匹配。同时，该研究证明了直接证明可测试学习（而非愚弄测试者）的方法在多项式阈值函数上是行不通的。

    Jun, 2024

  • 基于无界时间跨度和方差的隐含马尔可夫决策过程强化学习

    本文研究基于后知的上下文中的潜在马尔可夫决策过程（LMDPs）的强化学习中的遗憾最小化问题，设计了一种新的基于模型的算法框架，证明了具有一定时间复杂度的遗憾上限。

    Oct, 2022

  • 有限未知估值的动态定价

    本文提出了针对动态定价情况下买家分组的拍卖模型，通过对分布无关和分布相关情况进行分析，得到了买家估价分布的上下界，提出了一种上界近似算法，并给出了其退化情况的解法。

    Jul, 2018

  • 反馈图的在线学习：超越赌博机

    研究在线学习问题中的反馈问题，证明反馈图的结构控制引起的学习难度，并给出了三个类别的反馈图的理论极限表现和影响。

    Feb, 2015

  • 关于具备反馈图的在线学习的最小化后悔算法

    本文针对具有强可观测无向反馈图的在线学习问题，在回报上下界方面进行了改进，并使用 FTRL 与 q-Tsallis 熵对结果进行了证明；同时扩展了该技术应用于时间变化图的情形，并提供了适用于所有 alpha>1 的改良下界。

    May, 2023

  • 重复拍卖中的在线学习

    该研究采用在线学习的方法，使用无差别反馈模型对 Vickrey 拍卖中的策略进行建模，对随机模型和对抗模型进行研究并设计相应的出价策略，为参与此类拍卖的竞标者提供了第一个完整的策略集。

    Nov, 2015

  • 带部分信息的在线学习小损失界

    研究了拥有部分信息反馈的对抗 (非随机) 在线学习问题，在黑盒模型下能够获得如上小损失的概率，而其独特的设计使它在更多应用如半强盗问题和上下文强盗问题中得到有效的应用，并且能够提供一些之前无法获得的最优保证。

    Nov, 2017