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TOOL · CL_254618 · Sep 15 · 04:00

新算法在在线逆向优化中实现 $O(d)$ 遗憾界

研究人员开发了一种新的确定性算法，用于在线逆向线性优化，实现了 $O(d)$ 的遗憾界，相比先前的方法有了显著改进。该算法每轮运行时间为 $O(d^2)$，效率很高，使其具有实用性。这项工作建立在可变度量框架的基础上，并引入了一种新颖的自归一化秩一更新，用迹幂函数取代了对数行列式势函数，以获得更好的界限。