Efficient algorithms for combinatorial online prediction

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抄録

We study online linear optimization problems over concept classes which are defined in some combinatorial ways. Typically, those concept classes contain finite but exponentially many concepts and hence the complexity issue arises. In this paper, we survey some recent results on universal and efficient implementations of low-regret algorithmic frameworks such as Follow the Regularized Leader (FTRL) and Follow the Perturbed Leader (FPL).

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルAlgorithmic Learning Theory - 24th International Conference, ALT 2013, Proceedings
ページ22-32
ページ数11
DOI
出版ステータス出版済み - 2013
イベント24th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2013 - Singapore, シンガポール
継続期間: 10 6 201310 9 2013

出版物シリーズ

名前Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
8139 LNAI
ISSN(印刷版)0302-9743
ISSN(電子版)1611-3349

その他

その他24th International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2013
国/地域シンガポール
CitySingapore
Period10/6/1310/9/13

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 理論的コンピュータサイエンス
  • コンピュータ サイエンス(全般)

フィンガープリント

「Efficient algorithms for combinatorial online prediction」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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