Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Second-Order Method for Stochastic Bandit Convex Optimisation

論文の概要: A Second-Order Method for Stochastic Bandit Convex Optimisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05371v1
Date: Fri, 10 Feb 2023 16:49:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-13 15:14:55.406889
Title: A Second-Order Method for Stochastic Bandit Convex Optimisation
Title（参考訳）: 確率帯域凸最適化のための2次法
Authors: Tor Lattimore and Andr\'as Gy\"orgy
Abstract要約: 制約のないゼロ階凸包帯に対する単純かつ効率的なアルゴリズムを提案する。 1 + r/d)[d1.5 sqrtn + d3] polylog(n, d, r)$ ここで$n$は地平線、$d$は次元、$r$は損失の最小値を含む既知の球の半径である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.93486346263364
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a simple and efficient algorithm for unconstrained zeroth-order stochastic convex bandits and prove its regret is at most $(1 + r/d)[d^{1.5} \sqrt{n} + d^3] polylog(n, d, r)$ where $n$ is the horizon, $d$ the dimension and $r$ is the radius of a known ball containing the minimiser of the loss.
Abstract（参考訳）: 制約のないゼロ次確率凸バンドに対する単純かつ効率的なアルゴリズムを導入し、その後悔が最大で$(1 + r/d)[d^{1.5} \sqrt{n} + d^3] polylog(n, d, r)$ ここで$n$は地平線、$d$は次元、$r$は損失のミニミセルを含む既知のボールの半径であることが証明する。

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