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CRW-FTRL算法提出 强污染对抗线性Bandit达近最优遗憾界
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AI 综述
2026年10月30日,研究者在arXiv发表成果,提出CRW-FTRL算法,解决了强污染对抗线性老虎机此前未决的统计最优速率问题。该算法结合了半径加权熵正则化与归一化核估计技术,在d维K动作空间中高概率实现 Õ(√(dT log K) + dC) 的遗憾界;将其应用于紧凑动作集离散化时,可获得 Õ(d√T + dC) 遗憾界,在对数因子范围内匹配了无污染速率与 Ω(dC) 下界。
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最新进展10月30日 12:00
研究者提出CRW-FTRL算法,解决了强污染对抗线性老虎机统计最优速率的未决问题。报道时间线
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10月30日
- arXiv cs.LG强污染对抗线性老虎机实现近极小化极大最优遗憾界
研究者提出 CRW-FTRL 算法,解决了强污染对抗线性老虎机此前未决的统计最优速率问题。该算法采用半径加权熵正则化与归一化核估计,在 $d$ 维 $K$ 动作空间高概率取得 $\tilde O(\sqrt{dT\log K} + dC)$ 遗憾界。用于紧凑动作集离散化可达 $\tilde O(d\sqrt{T} + dC)$ 遗憾界,在对数因子内匹配无污染速率与 $\Omega(dC)$ 下界。
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