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  1. TOOL · CL_221013 ·

    新的贝叶斯在线学习框架通过近似保留了快速遗憾

    研究人员开发了一个新的贝叶斯在线学习框架，即使在使用近似后验计算的情况下，也能保留快速预测遗憾的保证。该研究表明，近似后验的准确性（以Wasserstein距离衡量）直接影响继承的遗憾界限。该框架应用于三个示例：使用投影Langevin算法的线性模型、具有先验保留截断的无限维指数族模型以及具有稀疏变分后验的高斯过程回归。