論文の概要: Mistake-bounded online learning with operation caps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03892v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 05:26:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.060597
• Title: Mistake-bounded online learning with operation caps
• Title（参考訳）: 操作キャップを用いたミステイク・バウンドオンライン学習
• Authors: Jesse Geneson, Meien Li, Linus Tang,
• Abstract要約: 本稿では,オンライン学習における誤りバウンドモデルについて,ラウンド当たりの算術演算数に上限を設けて検討する。 任意の関数族を学習するのに必要となる1ラウンド当たりの算術演算の最小数に関する一般境界を証明する。
• 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 mistake-bound model of online learning with caps on the number of arithmetic operations per round. We prove general bounds on the minimum number of arithmetic operations per round that are necessary to learn an arbitrary family of functions with finitely many mistakes. We solve a problem on agnostic mistake-bounded online learning with bandit feedback from (Filmus et al, 2024) and (Geneson \& Tang, 2024). We also extend this result to the setting of operation caps.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン学習における誤りバウンドモデルについて,ラウンド当たりの算術演算数に上限を設けて検討する。 有限個の誤りを持つ任意の関数族を学習するのに必要となる1ラウンド当たりの算術演算の最小数に関する一般境界を証明する。 我々は, (Filmus et al, 2024) と (Geneson \& Tang, 2024) からの盗聴フィードバックを伴って, 誤認識によるオンライン学習の課題を解決する。 また、この結果を操作キャップの設定にまで拡張する。

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