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DR-submodular

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TOOL · CL_139565 · Jul 13 · 04:00

新方法改进在线非单调DR-次模最大化

研究人员开发了一种新的方法，用于在闭凸集上优化非单调DR-次模函数。该方法通过重新参数化、缩放和代理势的组合实现了 $1/e$-线性化。新技术将问题简化为在线线性优化，在各种反馈模型下产生了改进的静态遗憾界限，并实现了自适应和动态遗憾保证。