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Hedge
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新的H-MC缓存策略为LRU/LFU提供了改进的悔恨保证
研究人员开发了一种名为H-MC的新缓存策略，旨在改进现有的LRU和LFU等方法。与可能在某些请求序列中遭受线性悔恨的LeCar和Cacheus等先前策略不同，H-MC旨在实现亚线性悔恨。这是通过使用基于Hedge的虚拟LRU和LFU缓存混合来实现的，该方法在保持最优悔恨保证的同时最大限度地减少了切换成本。
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专家问题和OCO的极小极大交替遗憾已解决 · 跟踪2个来源
研究人员已经解决了专家问题和在线凸优化（OCO）的极小极大遗憾率问题。对于d专家问题，极小极大交替遗憾被证明是 $\Theta(\log d)$，独立于时间跨度T。这比Hait等人建立的 $\mathcal{O}(T^{1/3}\log^{2/3} d)$ 等先前界限有了显著改进。对于d维紧凸集上的通用OCO，极小极大交替遗憾是 $\Theta(d\log(1+T/d))$，也比先前结果有了实质性改进。这些发现是通过对Hedge等现有…
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新研究详细介绍了贝叶斯和乘法权重更新的精确信息核算
一篇新研究论文介绍了一种用于贝叶斯和乘法权重更新的精确信息核算恒等式。该恒等式揭示了任何此类更新的遗憾直接关系到不确定性的即时支付以及学习者当前权重与比较器之间信息距离的减少。累积支付定义了已实现序列的“内在时间”，提供了累积遗憾的两种精确自适应分解。