鲁棒Bandits可计算性研究:论文证明特例可解而泛化NP困难
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鲁棒Bandits可计算性研究:论文证明特例可解而泛化NP困难
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AI 综述
Vanessa Kosoy 与 Vinayak Pathak 提交论文,针对鲁棒 bandits(原不精确 bandits)此前只有 Θ(√T) 遗憾界却无计算保证的问题,识别出一个可用多项式时间学习器达到 Õ(√T) 遗憾的特例,并证明该特例的若干小型泛化均为 NP 困难,表明其处于可解边界。 作者称,这项工作是对 AI 对齐问题中不可实现的学习计算高效性的微小进展。
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最新进展10月7日 12:00
鲁棒 Bandits 的计算可解性研究:识别多项式时间可学习的特例并证明其泛化的 NP 困难性报道时间线
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10月7日
- arXiv:cs.LG鲁棒 Bandits 的计算可解性研究:识别多项式时间可学习的特例并证明其泛化的 NP 困难性
针对鲁棒 bandits(原不精确 bandits)此前只有 Θ(√T) 遗憾界却无计算保证的问题,本文识别出一个可用多项式时间学习器达到 Õ(√T) 遗憾的特例,并证明该特例的若干小型泛化均为 NP 困难,表明其处于可解边界。作者将其视为面向 AI 对齐问题的不可实现学习计算高效性的微小进展。
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