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English(EN) No-Regret Gaussian Process Optimization of Time-Varying Functions

新的高斯过程方法优化时变奖励

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，用于在频率主义设置中优化时变奖励，解决了现有高斯过程老虎机算法的局限性。所提出的 W-SparQ-GP-UCB 方法通过注入不确定性来捕捉时间变化，从而能够自适应地回归到当前时间步。虽然在纯粹的老虎机设置中，对于时变目标来说，严格的无悔是无法实现的，但该算法通过最少数量的额外查询实现了无悔。理论分析为这些查询设定了下限，证明了该方法的效率，并将时间函数模式与可实现的悔率联系起来。 AI

影响 引入了一种更有效的方法来优化动态目标，有可能改进适应不断变化环境的 AI 系统。

排序理由 学术论文发表在 arXiv 上，详细介绍了一种新的统计方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Eliabelle Mauduit, Elo\"ise Berthier, Andrea Simonetto ·

    时变函数的无悔高斯过程优化

    arXiv:2512.00517v3 Announce Type: replace Abstract: Sequential optimization of black-box functions from noisy evaluations has been widely studied, with Gaussian Process bandit algorithms such as GP-UCB guaranteeing no-regret in stationary settings. However, for time-varying objec…

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