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English(EN) A Jointly Efficient and Near-Optimal Algorithm for Heteroskedastic Generalized Linear Bandits with Adversarial Corruptions

新算法解决了具有改进遗憾界限的对抗性线性MDP和老虎机问题 · 跟踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

arXiv上发表的两篇新研究论文介绍了用于对抗性线性马尔可夫决策过程（MDP）和广义线性老虎机的 novel 算法。第一篇论文提出了一种计算高效的算法，该算法实现了具有老虎机反馈的对抗性线性MDP的 $\sqrt{K}$ 遗憾界限，优于现有方法中效率低下或遗憾次优的方法。第二篇论文介绍了 HCW-GLB-OMD，这是一种用于具有对抗性腐败的异方差广义线性老虎机的算法，该算法实现了近乎最优的遗憾界限，并且需要最少的存储和计算。 AI

影响 这些论文在强化学习的理论理解和算法效率方面取得了进展，有可能在复杂、不确定的环境中实现更强大、性能更好的AI系统。

排序理由 arXiv上发表的两篇学术论文，详细介绍了强化学习和老虎机问题的新算法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Haolin Liu, Chen-Yu Wei, Hanbin Zhou ·

    面向对抗性线性MDP的计算高效且速率最优算法（具有（聚合）老虎机反馈）

    arXiv:2610.30801v1 Announce Type: new Abstract: We study episodic linear Markov decision processes with unknown transitions, adversarial losses, and bandit feedback. The state-of-the-art result for this setting (Liu et al., 2024) either achieves $\sqrt{K}$ regret with a computati…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sanghwa Kim, Junghyun Lee, Se-Young Yun ·

    一种联合高效且近乎最优的异方差广义线性老虎机算法，可抵抗对抗性腐败

    arXiv:2602.10971v3 Announce Type: replace Abstract: We consider heteroskedastic generalized linear bandits (GLBs) with adversarial corruptions and propose \texttt{HCW-GLB-OMD}, a simple algorithm that combines an online mirror descent (OMD)-based estimator with Hessian-based conf…

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