minimax optimal | BriefGPT - AI 论文速递

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弱通信和普通平均奖励 MDP 的基于跨度的最优样本复杂度
在平均奖励马尔可夫决策过程中，研究学习一种 ε- 最优策略的样本复杂性，提出了最小化的复杂性边界和匹配的极小化下界，通过将平均奖励 MDP 转化为折扣 MDP 来实现优化，并发展了关于方差参数的上限，结果显示弱通信边界优于基于 MDP 的混
PDF4 months ago
ICML线性混合随机最短路径学习的几乎极小最优遗憾
我们提出了一种基于扩展值迭代和细粒度方差感知置信集的新算法，用于解决具有线性混合转移内核的随机最短路径问题，其在减少限制性假设的同时实现了接近极小极大的算法性能。
PDF5 months ago
高维条件下核岭回归的最优速率
通过研究神经网络和核脊回归的大维行为，我们确定了核脊回归的泛化误差的精确阶数，并展示了其随 s 的不同取值的曲线如何演化，还发现了饱和效应的存在。
PDF6 months ago
用于加性非参数回归的随机梯度下降
该论文介绍了一种迭代算法，用于训练具有有利的内存存储和计算要求的加法模型。该算法可以被视为随机梯度下降的函数对应物，应用于组成函数的截断基函数的系数。我们证明了所得到的估计器满足一个预言不等式，可以容许模型错误规定。在规范设置下，通过在培训
PDF6 months ago
离散混合模型的最优聚类：二项式、泊松、块模型和多层网络
本文研究了具有多层网络时聚类网络的基本极限。我们在混合多层随机块模型下展示了最小极大网络聚类错误率，该率采用指数形式，并由组成网络的边概率分布的 Renyi 散度来描述。我们提出了一种包括基于张量的初始化算法和基于似然的 Lloyd 算法的
PDF7 months ago
异质隐私需求下的均值估计
该论文研究差分隐私中个体隐私偏好对均值估计的影响，并提出了一种接近线性运行时间且极小化的算法，结果表明最严格隐私要求的用户决定了整体误差率，其他隐私偏好较低但不同的用户将获得超过需求的相等隐私保护，而估计器性能不受影响。
PDF9 months ago
异构隐私下的均值估计：一些隐私可能是免费的
本文提出一种算法来解决在不同隐私偏好的用户条件下的均值估计问题，并发现在两组用户具有不同隐私级别的情况下，该算法是最优的。当一个群体的隐私要求得到放宽时，会出现一个饱和现象，即进一步放宽该群体的隐私要求并不能改善估计器的性能。因此，中央服务
PDFa year ago
关于批化策略优化算法的最优性
提出一种称为置信回报指数算法的类别与加权极小极大准则，用于解决有限武装随机赌徒问题中的批处理策略优化。研究表明，任何置信回报指数算法都是极小极大优的，无论乐观、悲观还是中性。同时，我们还演示了如何使用加权极小极大准则来证明通常用于批处理策略
PDF3 years ago
分段多项式趋势的自适应在线估计
文章探讨带有噪声梯度反馈的非平稳随机优化框架，在比较序列变化的动态策略中，研究在线学习算法的动态后悔，并引入了 Total Variation ball 等新颖变分约束来建模比较序列，并基于基于小波的非参数回归理论，设计出一个多项式时间算法
PDF4 years ago
多种最佳臂的遗憾问题
本篇论文旨在应对多臂赌博机问题中存在多个最优 / 近似最优机械臂的后悔最小化问题，通过提出自适应算法来自动适应问题的难度，并在理论和实验方面展现了该算法的优越性。
PDF4 years ago
利用网络统计量进行大型随机图的两样本检验
本文提出了在假设检验中对比 Facebook 和 LinkedIn 上的友谊网络的解决方案，利用网络统计学衡量网络。通过对网络统计学的集中度进行通用表述，揭示了一个自然的对策，实现了一致的双样本测试。本文还证明，对于某些网络统计量，所提出的
PDF7 years ago
ICML无限臂老虎机的简单遗憾
本文针对无穷臂随机赌博机问题，提出一种算法用以最小化简单损失，并扩展到多种情况下，如未知时间跨度等。
PDF9 years ago
使用指数族噪声的低秩矩阵补全
研究了一种基于核范数惩罚的矩阵完成方法，解决了样本噪声分布属于指数族的情况，证明得到的速率优于以往；在已知样本分布的基础上，提出了另一种估计方法，并在 Kullback-Leibler 预测风险方面证明了内部一致性，也能得到 Frobeni
PDF9 years ago