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Piliouras

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  1. TOOL · CL_218837 ·

    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。