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TOOL · CL_223023 · Aug 28 · 04:00

UCB 算法扩展至大规模非亚高斯探索

加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种新的 meta-UCB 算法，用于大规模排序和选择 (R&S) 以及最佳臂识别 (BAI) 问题。该算法将上置信界 (UCB) 方法的应用范围扩展到传统的亚高斯假设之外，使其适用于重尾分布。所提出的 meta-UCB 算法在均匀有界方差下实现了样本最优性，证明了其在非亚高斯环境中的有效性。