PulseAugur
实时 23:21:02
实体 Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Convex Losses

Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Convex Losses

PulseAugur coverage of Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Convex Losses — every cluster mentioning Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Convex Losses across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

Show in brief
总计 · 30天
0
90 天内 1
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 1
层级分布 · 90 天
主题
最近 · 第 1/1 页 · 共 1 条
  1. RESEARCH · CL_93826 ·

    新研究探讨了具有界限扰动和分布式智能体的对抗性赌博优化

    两篇新研究论文探讨了对抗性赌博优化,这是一种机器学习技术,其损失可能不是凸的且不光滑。第一篇论文介绍了一个用于凸损失和 beta-光滑损失的全局预算扰动的框架,并建立了预期遗憾保证。第二篇论文解决了分布式对抗性赌博问题,提出了一种黑盒方法,允许智能体通过流言通信最小化全局平均损失,实现了接近最优的遗憾界限。