BriefGPT - AI 论文速递
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带有延迟反馈的强化学习优化中的改进后悔度
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种在线牛顿步骤算法，适用于广泛实际损失函数。研究了二阶赌博算法在具有仿射结构的损失函数中的应用。解决了赌博LQR/LQG问题。证明了BCO与内存问题更难，给出了遗憾界的下界。
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关键要点
- 介绍了一种在线牛顿步骤算法，适用于κ-凸的凸函数。
- 该算法在广泛实际损失函数中具有最优的遗憾界。
- 研究了二阶赌博算法在具有仿射结构的损失函数中的应用。
- 解决了完全敌对噪声模型下的赌博LQR/LQG问题。
- 证明了BCO与内存问题更难，导出了T^{2/3}遗憾界的下界。
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