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adaptive regret
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ICLR
自适应遗憾在可能的情况下：只需两个查询
在线优化中，给出了强适应遗憾的准确查询和遗憾最优的贪心算法，同时给出了多臂赌博机和赌博凸优化的最优算法，并通过实证研究表明了在不稳定环境和下游任务中的卓越表现。
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6 months ago
非平稳在线学习的高效方法
优化非稳态动态损失和自适应损失的有效方法涉及非稳态在线学习的减少投影和梯度查询次数，在参数自由在线学习的基础上进行了非平凡的改进。
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10 months ago
动态和自适应损失保证下非稳态无投影在线学习
本文研究了非稳态下的无投影在线学习，使用动态遗憾和自适应遗憾来衡量性能，提出了基于多个不同步长的 BOGD_IP 算法并行运行的算法，以及维护一组 BOGD_IP 算法并动态地组合它们的元算法，实验结果验证了理论分析。
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a year ago
通过强适应在线学习改进在线置信预测
研究在线情况下的不确定性量化问题，提出新的自适应后悔最小化算法用于在线共形预测，证明了该方法实现了近似最优的自适应后悔和适当的预测覆盖，同时在时间序列预测和图像分类等实际任务上对现有方法具有明显的优势。
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a year ago
同时最小化动态遗憾和适应性遗憾
本文提出了一种在线学习算法，能同时最小化动态遗憾和自适应遗憾，具有更强的理论保证。
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4 years ago
动态人口博弈中的学习与效率
研究动态变化的人群中使用学习算法适应变化环境的重复博弈的质量，证明了如果玩家以一种保证低自适应遗憾的方式选择策略，则在许多种类的游戏中，即使变化非常频繁，也可以确保高社会福利，这一点比以前的工作更具现实意义。
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9 years ago
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