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论文提出满足基线约束的保守对偶老虎机算法

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AI 综述

Rohan Deb 在 arXiv 发布关于保守上下文对偶老虎机的研究:要求每轮展示较优项的累计得分不低于可信基线的 (1−α) 比例。论文指出直接沿用 CLUCB 安全测试会导致线性遗憾,并提出 MaxInP-BC 与 BTIGW-BC 两种算法,前者遗憾为 Õ(d√T/κ),后者可随时保证安全且遗憾次线性。实验显示两种算法均满足约束,而无约束对应算法常违反约束,代价是适度的遗憾增加。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月27日
  1. arXiv · cs.AI
    保守对偶老虎机:基线约束下的偏好学习

    arXiv 论文研究带基线约束的保守上下文对偶老虎机,要求每轮展示的较优项累计得分不低于可信基线的 (1−α) 比例。论文证明直接沿用 CLUCB 安全测试会导致线性遗憾,并提出 MaxInP-BC 与 BTIGW-BC 两种算法,前者 regret 为 $\tilde{O}(d\sqrt{T}/\kappa)$,后者可随时保证安全且遗憾次线性。实验显示二者均满足约束,而无约束对应算法常违反约束,代价为适度的遗憾增加。

本事件热度走势

还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。