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Chinese content重尾噪声下在线凸优化的无参数动态遗憾这篇论文提出了HT-PAder算法,不用提前知道任何参数就能在重尾噪声下做动态优化,比以往方法更通用,理论结果也很强。
这篇论文提出了HT-PAder算法,不用提前知道任何参数就能在重尾噪声下做动态优化,比以往方法更通用,理论结果也很强。
这篇理论论文首次给出了OGD+Projection算法在高维约束优化中违反约束的下界,搞在线凸优化的人可以看看。
约束在线优化是机器学习中的核心问题,这篇论文用简洁的投影算法大幅降低了累积约束违反,做在线学习或凸优化理论的研究者值得关注,其自收缩性技巧可能启发更多改进。