arXiv 发布均值型算法下界与遗憾研究
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arXiv 发布均值型算法下界与遗憾研究
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AI 综述
Julius Durmann 与 Amelie Kleber 提交论文《Mean-based algorithms: A lower bound and regret》，在未知时间跨度和 bandit 反馈下研究均值型算法，首次给出算法定义序列 γ_t 的下界，为该类算法的学习速度确立了根本限制。 作者同时提出两种均值型算法：一种泛化 ε-greedy，另一种把 mean-based Exp3 扩展到未知时间跨度。
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最新进展10月7日 12:00
基于均值的算法：下界与遗憾报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.LG基于均值的算法：下界与遗憾
该研究在未知时间跨度和 bandit 反馈下考察 mean-based 算法，首次给出算法定义序列 γ_t 的下界，为该类算法的学习速度确立了根本限制。作者提出两种 mean-based 算法：一种泛化 ε-greedy，另一种将 mean-based Exp3 扩展到未知时间跨度。
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