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Wasserstein Distributionally Robust Bayesian Optimization with Continuous Context
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内容提要
本研究提出了一种新的沃瑟斯坦分布鲁棒贝叶斯优化算法，旨在解决上下文分布不确定性下的顺序数据驱动决策问题。测试结果表明，该算法在合成和真实问题上表现出优越的简便性和有效性，并实现了次线性遗憾界限。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的沃瑟斯坦分布鲁棒贝叶斯优化算法。
- 该算法旨在解决上下文分布不确定性下的顺序数据驱动决策问题。
- 算法能够处理连续的上下文分布，并具有良好的可计算性。
- 测试结果表明，该算法在合成和真实问题上表现出优越的简便性和有效性。
- 该算法实现了与最先进结果相匹配的次线性遗憾界限。
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