論文の概要: A Generalized Online Algorithm for Translation and Scale Invariant
Prediction with Expert Advice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04372v1
- Date: Wed, 9 Sep 2020 15:45:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 08:45:37.030337
- Title: A Generalized Online Algorithm for Translation and Scale Invariant
Prediction with Expert Advice
- Title（参考訳）: エキスパートによる翻訳・スケール不変予測のための一般化オンラインアルゴリズム
- Authors: Kaan Gokcesu, Hakan Gokcesu
- Abstract要約: 本稿では,専門家の助言問題による逐次予測において,一般競合クラスに対するアルゴリズムの期待された後悔について検討する。
我々の後悔の限界は任意のスケーリングと損失の翻訳の下で安定している。
- 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: In this work, we aim to create a completely online algorithmic framework for
prediction with expert advice that is translation-free and scale-free of the
expert losses. Our goal is to create a generalized algorithm that is suitable
for use in a wide variety of applications. For this purpose, we study the
expected regret of our algorithm against a generic competition class in the
sequential prediction by expert advice problem, where the expected regret
measures the difference between the losses of our prediction algorithm and the
losses of the 'best' expert selection strategy in the competition. We design
our algorithm using the universal prediction perspective to compete against a
specified class of expert selection strategies, which is not necessarily a
fixed expert selection. The class of expert selection strategies that we want
to compete against is purely determined by the specific application at hand and
is left generic, which makes our generalized algorithm suitable for use in many
different problems. We show that no preliminary knowledge about the loss
sequence is required by our algorithm and its performance bounds, which are
second order, expressed in terms of sums of squared losses. Our regret bounds
are stable under arbitrary scalings and translations of the losses.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 専門家の損失に対して, 翻訳不要かつスケールフリーな, 専門家のアドバイスによる予測のための, 完全にオンラインなアルゴリズムフレームワークの構築を目的とする。
私たちの目標は、幅広いアプリケーションでの使用に適した一般化アルゴリズムを作ることです。
そこで本研究では,予測アルゴリズムの損失と競争における「最良の」専門家選択戦略の損失の差を推定する,専門家アドバイス問題による逐次予測における汎用的競争クラスに対するアルゴリズムの期待後悔について検討する。
本アルゴリズムは,必ずしも固定された専門家選択戦略ではない,特定の専門家選択戦略のクラスと競合するために,普遍的な予測視点を用いたアルゴリズムを設計する。
私たちが競争したいエキスパート選択戦略のクラスは、手元の特定のアプリケーションによって純粋に決定され、汎用的であり、このため、我々の一般的なアルゴリズムは、多くの異なる問題での使用に適している。
我々は,損失系列に関する予備的な知識をアルゴリズムに必要とせず,その性能境界は二階数であり,二乗損失の和で表されることを示した。
我々の後悔の限界は任意のスケーリングと損失の翻訳の下で安定している。
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