論文の概要: Optimal and Efficient Algorithms for General Mixable Losses against Switching Oracles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06411v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 21:48:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 15:24:28.499624
• Title: Optimal and Efficient Algorithms for General Mixable Losses against Switching Oracles
• Title（参考訳）: スイッチングオラクルに対する一般混合損失に対する最適かつ効率的なアルゴリズム
• Authors: Kaan Gokcesu, Hakan Gokcesu
• Abstract要約: 動的環境における混合損失関数のオンライン最適化について検討する。 我々の結果は、個々のシーケンス方式で強い決定論的意味を持つことが保証されている。
• 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: We investigate the problem of online learning, which has gained significant attention in recent years due to its applicability in a wide range of fields from machine learning to game theory. Specifically, we study the online optimization of mixable loss functions in a dynamic environment. We introduce online mixture schemes that asymptotically achieves the performance of the best dynamic estimation sequence of the switching oracle with optimal regret redundancies. The best dynamic estimation sequence that we compete against is selected in hindsight with full observation of the loss functions and is allowed to select different optimal estimations in different time intervals (segments). We propose two mixtures in our work. Firstly, we propose a tractable polynomial time complexity algorithm that can achieve the optimal redundancy of the intractable brute force approach. Secondly, we propose an efficient logarithmic time complexity algorithm that can achieve the optimal redundancy up to a constant multiplicity gap. Our results are guaranteed to hold in a strong deterministic sense in an individual sequence manner.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習からゲーム理論まで幅広い分野に適用可能であることから,オンライン学習の課題が注目されている。 具体的には,動的環境における混合損失関数のオンライン最適化について検討する。 我々は,最適後悔冗長性を持つ切替オラクルの最適動的推定シーケンスの性能を漸近的に達成するオンライン混合スキームを導入する。 我々が競う最良の動的推定列は、損失関数の完全な観察とともに後から選択され、異なる時間間隔(セグメント)で異なる最適推定を選択できる。 私たちは仕事に2つの混合案を提案する。 まず, 難解なブリュート力アプローチの最適冗長性を実現するために, 抽出可能な多項式時間複雑性アルゴリズムを提案する。 第二に、最適冗長性を一定の多重度ギャップまで達成できる効率的な対数時間複雑性アルゴリズムを提案する。 私たちの結果は、個々のシーケンスで強い決定論的意味を持つことが保証されます。

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