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前向KL正则离线上下文赌博机获快速率上界

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AI 综述

Qingyue Zhao 等作者对前向 KL 正则化离线上下文赌博机提出新的分析,首次在表格与一般函数逼近设定下、于单策略集中性条件下给出 Õ(ε⁻¹) 的样本复杂度上界。此前同类分析只能得到 Õ(ε⁻²) 的慢速率。 该分析用凸分析框架,以新方式利用悲观原则,绕开此前基于中值定理的证明路线,并给出匹配下界以证明速率紧致。作者称,下界还表明前向 KL 正则化在低正则化区间会退化为无正则化的慢速率,与反向 KL 正则化类似。

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报道时间线

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11月6日
  1. arXiv cs.AI
    前向 KL 正则化离线上下文 Bandit 在单策略集中性下的快速收敛率

    针对前向 KL 正则化目标下现有分析只能得到 Õ(ε⁻²) 慢速率的问题,该研究首次在表格与一般函数逼近设定下、于单策略集中性条件下给出 Õ(ε⁻¹) 上界。其凸分析框架以新方式利用悲观原则,绕开此前基于中值定理的证明路线,并给出匹配的下界以证明速率紧致。下界还表明,前向 KL 正则化在低正则化区间会退化为无正则化的慢速率,与反向 KL 正则化类似。

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