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Euclidean ball
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新方法为流形上的高斯核提供了高效的低维嵌入
研究人员开发了一种新的方法，用于在流形上创建高斯核的低维嵌入。该技术改进了Chen和Phillips之前的工作，为计算任意子流形上点的成对高斯核距离提供了一种更有效的方法。新的嵌入在指定的误差范围内保留了成对距离，并保持了拓扑信息，确保了持久同调的保留。
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新下界表明 Bandit 凸优化比线性 Bandit 更难
研究人员为 Bandit 凸优化建立了一个新的下界，证明它比线性 Bandit 的复杂性根本上更高。该研究引入了一类新的凸函数，揭示了一种权衡：学习者要么在不知道关键线性变换的情况下发现特定的“管”，要么花费观察来学习它。这导致找到 $\varepsilon$-最优动作的样本复杂度下界为 $\widetilde{\Omega}(d^{5/2}/\varepsilon^2)$，转化为遗憾下界为 $\widetilde{\Omega}(d…