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固定预算下的最优臂识别：大偏差视角
通过大偏差原理，我们在适应性算法中建立了样本抽取比例与样本奖励之间的联系，从而改进了现有算法并设计了新算法，我们证明了新算法的性能优于现有算法，包括对众多抽样的广泛实验证实了这一观察结果。
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7 months ago
一种用于良好手臂识别的实时算法
在固定预算和任一时刻都可请求推荐的情况下，提出了一种适用于随机赌博机中好臂识别问题的 APGAI 采样规则，可以直接用于固定置信度和预算。结果证明自适应策略在检测缺少好臂方面比均匀采样更有效，同时结合停止规则可获得预期采样复杂性的上界。通过
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9 months ago
线性赌博机中的最优臂识别
本文研究了随机线性武装的固定置信度下的最佳武器识别问题，目标是在最小化采样预算的同时确定最佳武器。设计了一种简单的算法，其采样复杂度与已知的特定实例下界匹配，在几乎必然的情况下一致性和期望上。此算法依赖于跟踪最佳比例的武器采样规则，而且可以
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4 years ago
AAAI
多输出高斯过程的近似最优主动学习
本文提出了一种解决多输出高斯过程模型主类型和相关环境现象多种共存的主动学习问题的方法，该问题涉及选择最具信息量的采样位置和每个位置的测量类型，以在预算范围内最小化目标感兴趣的预测不确定性（即后验联合熵），为了解决优化时的问题，我们利用了稀疏
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9 years ago
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