本文探讨了在线学习的超出最坏情况分析的 Oracle 高效算法，着重于平滑分析设置和 K 提示移项学习。

Feb, 2022

本文介绍了一种在线学习算法，它使用了一种基于代价敏感分类器的方法，并实现了最优遗憾率，与之前的算法相比，具有指数级别的运行速度优势，并且在反馈延迟方面实现了加性遗憾而非乘性遗憾。

Jun, 2011

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

在线学习中最小化后悔，满足安全约束的广义元算法，估计未知的安全约束，并将在线学习预测转化为满足未知安全约束的预测，同时使用预测误差、各类模型的复杂度和新的复杂度度量来界定算法的后悔上限，同时提供了线性约束情况下的具体算法，使用比例变换平衡乐观探索和悲观约束满足，最小化根号 T 的后悔。

Mar, 2024

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

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

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

本文研究了对手环境下的在线学习算法的设计，提出了广义随机扰动跟随者算法，且证明了在一定条件下它是牛逼优而且可以实现消失的后悔；同时，本文也提出了另一个基于拍卖设计的框架，用于帮助拍卖师在选举获得最佳的拍卖方式方面做出决策，并且得到相应的应用。

Nov, 2016

本文讨论在线线性优化问题，考虑可行操作集通过近似线性优化预言机具有 α 乘性逼近保证的情况，给出了新算法并提出了显著改进甚至多项式对数的预言机复杂度，同时得到了常数 c>0 的 alpha 遗憾界。

Sep, 2017

本论文研究了在线设置下学习过程中涉及到的平滑度、最小极大后悔以及上下文干涉等问题，并提出了对应算法的解决方案。

Feb, 2022