exponential weights | BriefGPT

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在线学习中指数权重的多种表现形式
本文提出将指数加权法放在网络学习的中心地位，将标准方法和其遗憾界转化为适当的替代损失函数以及指数加权后验的结果，给出了在线梯度下降、在线镜像下降和在线牛顿步等方法的 EW 表述，并使得由复杂的自适应方法可转为简单易行的指数凸的代理损失函数。
PDF6 years ago
基于核的赌博式凸优化方法
提出一种新的算法解决在无导数情况下的 $adversarial convex bandit$ 问题，其包含了核方法、伯努利卷积的一般化和新的退火时间表。这个算法在要求多次迭代的场景中可以取得佳效果。
PDF8 years ago
指数加权稀疏估计
利用指数权重实现稀疏模式聚合原则的模型选择取决于稀疏估计，产生了几个流行框架下的稀疏估计值的稀疏 oracle 不等式，并在给定字典的情况下找到一个功能的稀疏表示。此外，本文介绍了一种高效实现稀疏模式聚合原则的方法，并在基本数值示例上优于最
PDF13 years ago
低噪声假设下分类聚合的最优速率
采用指数权重的综合方法，在边际假设下，对于铰链风险（hinge risk），获得了凸聚合的最优速率。此外，在边际假设下，对于超额贝叶斯风险，获得了模型选择聚合的最优速率。
PDF18 years ago