10:59arXiv cs.LG@Yunbei Xu精选这篇论文将高斯过程上置信界(GP-UCB)和决策估计系数(DEC)方法统一到算法信息论框架中,用于频率派RKHS赌博机问题。GP-UCB利用算法先验和轨迹复杂度,而MAMS优化稳健的类级MAIR/DEC包络。通过统一的MAIR框架和异质半正定算法先验,作者提出了结合两者优势的安全主算法,并证明在过参数化模型中算法复杂度比类级极小极大或DEC证书更具信息量。核心信息是算法信息与类级极小极大系数回答不同问题,可能导致不同差距,核赌博机为这一区别提供了清晰的数学展示。论文核赌博机GP-UCBDEC算法复杂度极小极大复杂度推荐理由:这篇论文为理论机器学习研究者提供了理解算法复杂度与极小极大复杂度本质差异的数学框架,做赌博机或贝叶斯优化的学者可以直接参考其统一分析思路。原文