17:44
官方账号arXiv cs.LG@Vaneet Aggarwal
推荐理由：SGS-Poisson在带误差的预言机下仍保1/e和1-1/e近似比，还直接给出全臂老虎机遗憾界，做组合优化和在线学习值得看。
CMAB
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8月13日
17:44
论文给出SGS-Poisson算法的对抗鲁棒性定理：在不修改泊松强度、单元素交换规则和spiteful drop步骤的情况下，该算法对非单调目标保持极限近似比1/e，对单调目标保持1-1/e。对于任意满足|f̂(S)-f(S)|≤ξ的受控预言机，算法返回集合期望值至少为(1/e-ε)OPT-O(kξ)或(1-1/e-ε)OPT-O(kξ)，调用次数为O~(n k² ε⁻²)。离线到在线转化得到一般拟阵约束子模奖励的全臂老虎机CMAB算法，极限近似-遗憾因子为1/e和1-1/e，遗憾为O~(n^{1/5}k^{4/5}T^{4/5})。