論文の概要: A Unified Analysis of Dynamic Interactive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07071v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 16:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 13:56:27.666103
• Title: A Unified Analysis of Dynamic Interactive Learning
• Title（参考訳）: 動的対話型学習の統一分析
• Authors: Xing Gao, Thomas Maranzatto, Lev Reyzin
• Abstract要約: Emamjomeh-Zadeh氏らによる以前の研究は、非静的なユーザの好みをモデル化する手段として、インタラクティブな学習のダイナミクスを導入しました。 私たちは、[Emamjomeh-Zadeh et al., 2020]で分析されたモデルの両方をキャプチャするフレームワークを提供します。 また,学習者が各ラウンドのフィードバックに従う,効率的なアルゴリズムについても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.474944738795308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we investigate the problem of learning evolving concepts over a combinatorial structure. Previous work by Emamjomeh-Zadeh et al. [2020] introduced dynamics into interactive learning as a way to model non-static user preferences in clustering problems or recommender systems. We provide many useful contributions to this problem. First, we give a framework that captures both of the models analyzed by [Emamjomeh-Zadeh et al., 2020], which allows us to study any type of concept evolution and matches the same query complexity bounds and running time guarantees of the previous models. Using this general model we solve the open problem of closing the gap between the upper and lower bounds on query complexity. Finally, we study an efficient algorithm where the learner simply follows the feedback at each round, and we provide mistake bounds for low diameter graphs such as cliques, stars, and general o(log n) diameter graphs by using a Markov Chain model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,組合せ構造上での進化的概念の学習問題を考察する。 Emamjomeh-Zadehらによる以前の作品。 2020年]クラスタ問題やレコメンダシステムにおける非静的ユーザの好みをモデル化する方法として,インタラクティブラーニングにダイナミクスを導入した。 我々はこの問題に多くの有益な貢献をしている。 まず、[emamjomeh-zadeh et al., 2020]で分析された両方のモデルをキャプチャするフレームワークを提供することで、任意のタイプの概念進化を研究し、同じクエリの複雑性境界と以前のモデルの実行時間保証にマッチさせることができる。 この一般モデルを用いて,クエリの複雑性に関する上界と下界のギャップを埋める開放的な問題を解く。 最後に,学習者が各ラウンドでのフィードバックを単純に追従する効率的なアルゴリズムについて検討し,マルコフ連鎖モデルを用いて,斜め,星,一般のo(log n)直径グラフなどの低径グラフに対して誤り境界を与える。

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