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dynamic regret minimization
搜索结果 - 4
静态和动态遗憾最小化之间的等价关系
动态遗憾最小化在在线凸优化中是一个重要问题。本文提出了一个新的统一框架来分析和设计这些算法，证明了适应任意比较序列的动态遗憾达到 O (根号下 T 总和的局部平滑化平方路径长度) 的算法是可行的，并且提供了一个替代路径长度计算方式的新概念来
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a month ago
强凸损失理论在适当在线学习中的最优动态遗憾及其扩展
本文研究了强凸损失函数下的动态遗憾最小化框架，通过利用 KKT 条件所施加的许多新约束条件，我们回答了 Baby 和 Wang 2021 年提出的一个开放性问题，并展示了强适应算法在适当的学习设置下可以同时针对任何比较序列达到几乎最优的动态
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2 years ago
ICML
非平稳对决多臂老虎机的最优高效动态遗憾算法
本文研究了 $K$- 武斗器下在非固态或时变偏好情况下动态遗憾最小化问题，设计了能够有效解决此问题的算法，证明了算法的最优性，并进行了大量模拟和与其他算法对比的实验。
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3 years ago
MM
指数凸在线学习的最优动态遗憾
使用先进的证明技术和 Zinkevich-style 动态遗憾最小化框架，本研究提出了一个强适应的在线学习算法，其总变化控制下的动态遗憾为 O (n^(1/3)*C_n^(2/3))，并且可以扩展到局部自适应非参数回归问题中。
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3 years ago
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