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Cutkosky
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新算法实现在线学习的最优交替遗憾
研究人员开发了一种新算法，该算法在在线线性和凸优化问题上实现了最优交替遗憾。这一进展显著提高了双人博弈中纳什均衡和粗略相关均衡的收敛速度，首次实现了无耦合学习动力学，在一般和博弈中收敛到CCE的速度为O(1/T)，且没有额外的对数因子。新算法为概率单纯形上的OLO提供了常数遗憾界，并为一般OCO提供了改进的界，与现有下界相匹配。
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新方法利用子空间近似解决RKHS中的动态遗憾问题
研究人员开发了一种新的方法，用于再生核希尔伯特空间（RKHS）中的在线回归，该方法解决了动态遗憾问题。该方法通过子空间近似将有限维技术应用于RKHS设置。该方法包括在固定子空间内针对不同的折扣因子运行一组折扣预测器，并通过核截面的投影误差来管理近似误差。