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English(EN) Near-Optimal Regret for Distributed Adversarial Bandits: A Black-Box Approach

新的赌博机算法通过流言通信大幅降低遗憾

研究人员开发了一种新的分布式对抗性赌博机方法,改进了先前的遗憾界限。该方法利用黑盒方法将问题转化为具有延迟反馈的赌博机问题,仅需要代理之间的流言式通信。该新算法实现了比先前工作显著更好的上限,并有一个匹配的下限,证明了该问题可以分解为通信成本和赌博机成本。该框架还具有通用性,为分布式线性赌博机提供了通信开销更低的界限。 AI

排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文,详细介绍了一种新的分布式对抗性赌博机算法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Hao Qiu, Mengxiao Zhang, Nicol\`o Cesa-Bianchi ·

    Near-Optimal Regret for Distributed Adversarial Bandits: A Black-Box Approach

    arXiv:2602.06404v2 Announce Type: replace Abstract: We study distributed adversarial bandits, where $N$ agents cooperate to minimize the global average loss while observing only their own local losses. We show that the minimax regret for this problem is $\tilde{\Theta}(\sqrt{(\rh…