Nearly Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithms for Online Learning with Feedback Graphs
Nearly Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithms for Online Learning with Feedback Graphs
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带反馈图的在线学习的近乎最优的两全其美算法
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Junya Honda
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Shinji Ito;Taira Tsuchiya;Junya Honda
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重新审视在线子模最小化：间隙相关的遗憾界限、两全其美和对抗鲁棒性
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
International Conference on Machine Learning
影响因子：
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作者：
Shinji Ito
通讯作者：
Shinji Ito
具有方差相关遗憾界限的对抗性鲁棒多臂老虎机算法
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
Proceedings of The 35th Annual Conference on Learning Theory (COLT2022)
影响因子：
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作者：
Shinji Ito;Taira Tsuchiya;Junya Honda
通讯作者：
Junya Honda
鄂尔多斯-仁义旁观图在线学习
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
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影响因子：
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作者：
Tomás Kocák;Gergely Neu;Michal Valko
通讯作者：
Michal Valko
通过反馈图实现世界上最好的在线学习
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
Neural Information Processing Systems
影响因子：
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作者：
Liad Erez;Tomer Koren
通讯作者：
Tomer Koren
一种近乎最优的两全其美的反馈图在线学习算法
DOI：
10.48550/arxiv.2206.00557
发表时间：
2022
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
Chloé Rouyer;Dirk van der Hoeven;Nicolò Cesa;Yevgeny Seldin
通讯作者：
Yevgeny Seldin