Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bandit Convex Optimisation

論文の概要: Bandit Convex Optimisation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06535v2
Date: Mon, 10 Jun 2024 10:38:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 01:43:22.597364
Title: Bandit Convex Optimisation
Title（参考訳）: Bandit Convexの最適化
Authors: Tor Lattimore,
Abstract要約: 帯域凸最適化(Bandit convex optimisation)は、ゼロ階凸最適化を研究するための基本的なフレームワークである。これらのメモには、平面法、内部点法、連続指数重み付け、降下、オンラインニュートンステップなど、この問題に使用される多くのツールが記載されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.932558721044572
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Bandit convex optimisation is a fundamental framework for studying zeroth-order convex optimisation. These notes cover the many tools used for this problem, including cutting plane methods, interior point methods, continuous exponential weights, gradient descent and online Newton step. The nuances between the many assumptions and setups are explained. Although there is not much truly new here, some existing tools are applied in novel ways to obtain new algorithms. A few bounds are improved in minor ways.
Abstract（参考訳）: 帯域凸最適化(Bandit convex optimisation)は、ゼロ階凸最適化を研究するための基本的なフレームワークである。これらのメモは、平面法、内部点法、連続指数重み付け、勾配降下、オンラインニュートンステップなど、この問題に使用される多くのツールをカバーしている。多くの仮定と設定のニュアンスを説明する。ここでは、真に新しいものはあまりないが、いくつかの既存のツールは、新しいアルゴリズムを得るために、新しい方法で適用されている。いくつかの境界は小さな方法で改善されている。

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