論文の概要: Optimistic Dynamic Regret Bounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07530v1
- Date: Wed, 18 Jan 2023 13:48:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 15:51:47.671489
- Title: Optimistic Dynamic Regret Bounds
- Title(参考訳): 最適動的レグレット境界
- Authors: Maxime Haddouche and Benjamin Guedj and Olivier Wintenberger
- Abstract要約: 本研究は,専門家のアドバイスと楽観主義の概念に基づいて,古典的OLアルゴリズムの動的適応を開発する。
また、これらのアドバイスを生成し、最終的には理論的および実験的保証の両方を提供する構成主義的手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.39189174942201
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Online Learning (OL) algorithms have originally been developed to guarantee
good performances when comparing their output to the best fixed strategy. The
question of performance with respect to dynamic strategies remains an active
research topic. We develop in this work dynamic adaptations of classical OL
algorithms based on the use of experts' advice and the notion of optimism. We
also propose a constructivist method to generate those advices and eventually
provide both theoretical and experimental guarantees for our procedures.
- Abstract(参考訳): オンライン学習(OL)アルゴリズムはもともと、アウトプットを最良の固定戦略と比較する際の優れたパフォーマンスを保証するために開発された。
動的戦略に関するパフォーマンスに関する問題は現在も活発な研究トピックである。
本研究は,専門家のアドバイスと楽観主義の概念に基づいて,古典的OLアルゴリズムの動的適応を開発する。
また,これらのアドバイスを生成するためのコンストラクティビスト手法を提案し,最終的には提案手法の理論的および実験的保証を提供する。
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