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通过von Neumann最小极大定理研究在线凸优化游戏的最优策略遗憾,证明了遗憾与经验最小化算法的行为密切相关,具有几何解释,可视为Jensen不等式中的差距。给出了在线学习问题的最优策略上下界限制,提供了无需构建学习算法的上界和对抗者的明确最优策略的下界。

优化最小后悔度的无监督环境设计

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-19T00:00:00Z

研究在线凸优化游戏的最优策略的遗憾,证明了与随机进程设置中经验最小化算法的行为密切相关,具有自然的几何解释。对各种在线学习问题的最优策略给出了上下界限制,提供了对抗者的明确最优策略的下界。

决策焦点学习的强化损失函数

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-06T00:00:00Z
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