Multi-Armed Bandits: Theory and Applications to Online Learning in Networks
Multi-Armed Bandits: Theory and Applications to Online Learning in Networks
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多臂强盗：网络在线学习的理论与应用
DOI：
10.2200/s00941ed2v01y201907cnt022
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Qing Zhao
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Qing Zhao
摘要 多臂老虎机问题涉及未知环境中的最优顺序决策和学习。自从 1933 年 Thompson 为应用程序提出第一个强盗问题以来......
Abstract Multi-armed bandit problems pertain to optimal sequential decision making and learning in unknown environments. Since the first bandit problem posed by Thompson in 1933 for the application...
自适应树强盗
影响因子：
1.5
作者：
Bull A
通讯作者：
Bull A
影响因子：
2.5
作者：
Kleinberg, Robert;Slivkins, Aleksandrs;Upfal, Eli
通讯作者：
Upfal, Eli