精确滑动窗口约束下的线性 Bandit 研究
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精确滑动窗口约束下的线性 Bandit 研究
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AI 综述
一项 arXiv 机器学习论文研究精确滑动窗口约束下的线性 Bandit 问题：每连续一段动作都必须属于预设可行集。 离线设定下，当窗口长度 w 整除时间范围 T 时，凸性与循环平移不变性使平稳解最优；不整除时存在 O(w) 量级的加性间隙。 在线设定下，仅靠几何结构不足以支撑学习，可能无法实现次线性 regret。
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最新进展10月7日 12:00
精确滑动窗口约束下的线性 Bandit 问题研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.LG精确滑动窗口约束下的线性 Bandit 问题研究
研究在精确滑动窗口约束下的线性 Bandit 问题，即每连续一段动作都必须属于预设可行集。离线设定下，当 w∣T 时凸性与循环平移不变性使平稳解最优，否则存在 O(w) 加性间隙；在线设定下仅靠几何结构不足以保证学习，可能无法实现次线性 regret。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。