Towards a Robust Theory of Adaptive Learning Algorithms
迈向稳健的自适应学习算法理论
基本信息
- 批准号:RGPIN-2017-05085
- 负责人:
- 金额:$ 4.9万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2021
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2021-01-01 至 2022-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
learning theory; machine learning; online learning; statistical learning theory
学习理论;机器学习;在线学习;统计学习理论
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Szepesvari, Csaba其他文献
Bandit based Monte-Carlo planning
- DOI:
10.1007/11871842_29 - 发表时间:
2006-01-01 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Kocsis, Levente;Szepesvari, Csaba - 通讯作者:
Szepesvari, Csaba
Learning near-optimal policies with Bellman-residual minimization based fitted policy iteration and a single sample path
- DOI:
10.1007/s10994-007-5038-2 - 发表时间:
2008-04-01 - 期刊:
- 影响因子:7.5
- 作者:
Antos, Andras;Szepesvari, Csaba;Munos, Remi - 通讯作者:
Munos, Remi
Model selection in reinforcement learning
- DOI:
10.1007/s10994-011-5254-7 - 发表时间:
2011-12-01 - 期刊:
- 影响因子:7.5
- 作者:
Farahmand, Amir-massoud;Szepesvari, Csaba - 通讯作者:
Szepesvari, Csaba
Stochastic Optimization in a Cumulative Prospect Theory Framework
- DOI:
10.1109/tac.2018.2822658 - 发表时间:
2018-09-01 - 期刊:
- 影响因子:6.8
- 作者:
Jie, Cheng;Prashanth, L. A.;Szepesvari, Csaba - 通讯作者:
Szepesvari, Csaba
Exploration-exploitation tradeoff using variance estimates in multi-armed bandits
- DOI:
10.1016/j.tcs.2009.01.016 - 发表时间:
2009-04-28 - 期刊:
- 影响因子:1.1
- 作者:
Audibert, Jean-Yves;Munos, Remi;Szepesvari, Csaba - 通讯作者:
Szepesvari, Csaba
Szepesvari, Csaba的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Szepesvari, Csaba', 18)}}的其他基金
Towards a Robust Theory of Adaptive Learning Algorithms
迈向稳健的自适应学习算法理论
- 批准号:
RGPIN-2017-05085 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Towards a Robust Theory of Adaptive Learning Algorithms
迈向稳健的自适应学习算法理论
- 批准号:
RGPIN-2017-05085 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Towards a Robust Theory of Adaptive Learning Algorithms
迈向稳健的自适应学习算法理论
- 批准号:
RGPIN-2017-05085 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Control of a ultrafiltration-based water-treatment plant using reinforcement learning: testing on a bench-scale system
使用强化学习控制基于超滤的水处理厂:在实验室规模系统上进行测试
- 批准号:
505305-2016 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Engage Plus Grants Program
Interactive online learning
互动在线学习
- 批准号:
341723-2012 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Interactive online learning
互动在线学习
- 批准号:
341723-2012 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Interactive online learning
互动在线学习
- 批准号:
341723-2012 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Interactive online learning
互动在线学习
- 批准号:
341723-2012 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Interactive online learning
互动在线学习
- 批准号:
341723-2012 - 财政年份:2012
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Predictive algorithm development for positional error estimation and correction based on multiple inertial measurement units
基于多个惯性测量单元的位置误差估计和校正的预测算法开发
- 批准号:
430585-2012 - 财政年份:2012
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Engage Grants Program
相似国自然基金
供应链管理中的稳健型(Robust)策略分析和稳健型优化(Robust Optimization )方法研究
- 批准号:70601028
- 批准年份:2006
- 资助金额:7.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
心理紧张和应力影响下Robust语音识别方法研究
- 批准号:60085001
- 批准年份:2000
- 资助金额:14.0 万元
- 项目类别:专项基金项目
ROBUST语音识别方法的研究
- 批准号:69075008
- 批准年份:1990
- 资助金额:3.5 万元
- 项目类别:面上项目
改进型ROBUST序贯检测技术
- 批准号:68671030
- 批准年份:1986
- 资助金额:2.0 万元
- 项目类别:面上项目
相似海外基金
CAREER: Structured Minimax Optimization: Theory, Algorithms, and Applications in Robust Learning
职业:结构化极小极大优化:稳健学习中的理论、算法和应用
- 批准号:
2338846 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Continuing Grant
CDS&E: Robust Symmetry-Preserving Machine Learning: Theory and Application
CDS
- 批准号:
2244976 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Continuing Grant
Theory and Application for Robust and High-Performance Systems Programming Languages
鲁棒高性能系统编程语言的理论与应用
- 批准号:
22KJ0561 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
CAREER: Advancing Theory and Practice of Robust Simulation Analysis Under Input Model Risk
职业:推进输入模型风险下稳健仿真分析的理论和实践
- 批准号:
2246281 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Robust Acceleration and Preconditioning Methods for Data-Related Applications: Theory and Practice
协作研究:数据相关应用的鲁棒加速和预处理方法:理论与实践
- 批准号:
2208412 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Standard Grant
Learning robust behavioural game theory models
学习稳健的行为博弈论模型
- 批准号:
574152-2022 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
University Undergraduate Student Research Awards
Collaborative Research: Robust Acceleration and Preconditioning Methods for Data-Related Applications: Theory and Practice
协作研究:数据相关应用的鲁棒加速和预处理方法:理论与实践
- 批准号:
2208456 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Standard Grant
EAGER: Towards robust, interpretable deep learning via communication theory and neuro-inspiration
EAGER:通过沟通理论和神经灵感实现稳健、可解释的深度学习
- 批准号:
2224263 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Standard Grant
Robust and Reliable Mathematical Models for Biomolecular Data via Differential Geometry and Graph Theory
通过微分几何和图论建立稳健可靠的生物分子数据数学模型
- 批准号:
2151802 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Standard Grant
Development of complex network theory for robust transportation netowrks against partial disruption
复杂网络理论的发展,以实现稳健的交通网络,防止部分中断
- 批准号:
22K14341 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 4.9万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists