論文の概要: TopRank+: A Refinement of TopRank Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07617v1
• Date: Tue, 21 Jan 2020 15:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 23:35:38.250598
• Title: TopRank+: A Refinement of TopRank Algorithm
• Title（参考訳）: TopRank+: TopRankアルゴリズムの洗練
• Authors: Victor de la Pena, Haolin Zou
• Abstract要約: トポロジカルソートに基づく新しいオンライン学習アルゴリズムが提案された。 本研究では、ある暗黙関数の混合と拡張の手法を用いて、不等式に対してより厳密で反復的なログのような境界を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online learning to rank is a core problem in machine learning. In Lattimore et al. (2018), a novel online learning algorithm was proposed based on topological sorting. In the paper they provided a set of self-normalized inequalities (a) in the algorithm as a criterion in iterations and (b) to provide an upper bound for cumulative regret, which is a measure of algorithm performance. In this work, we utilized method of mixtures and asymptotic expansions of certain implicit function to provide a tighter, iterated-log-like boundary for the inequalities, and as a consequence improve both the algorithm itself as well as its performance estimation.
• Abstract（参考訳）: オンライン学習のランク付けは、機械学習の中核的な問題である。 Lattimore et al. (2018)では、トポロジカルソートに基づく新しいオンライン学習アルゴリズムが提案された。 論文では、彼らは自己正規化不等式の集合を提供した (a)反復の基準としてアルゴリズムにおいて (b)アルゴリズム性能の尺度である累積後悔の上限を提供する。 本研究では,ある暗黙関数の混合と漸近展開の手法を用いて,不等式に対するより厳密で反復的なログのような境界を提供し,その結果,アルゴリズム自体と性能評価の両方を改善する。

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