基于α混合序列的在线算法的推广性能（英文）

发布时间：2019-03-06 10:26

【摘要】：近年来,在线算法的理论研究得到相应的重视.以前在线算法的推广界都是基于独立同分布的样本建立的.在本文中,我们跳过这个框架来研究基于α混合序列的在线算法的推广界.我们用全变差来定义α混合序列,而且在分析时只要求鞅收敛参数.结果是:"遗憾"可以度量在线算法的性能.与β混合序列比较,我们得到更紧的推广误差估计.
[Abstract]:In recent years, the theoretical research of on-line algorithms has been paid more and more attention. In the past, the extension bounds of on-line algorithms were established based on independent and same-distributed samples. In this paper, we skip this framework to study the extension bounds of an on-line algorithm based on 伪-mixed sequences. The total variation is used to define a mixed sequence and only martingale convergence parameters are required in the analysis. The result: regret can measure the performance of online algorithms. Compared with 尾-mixed sequence, we obtain more compact generalized error estimates.
【作者单位】： 湖北大学数学与统计学学院;西安交通大学数学与统计学学院;武汉晴川学院计算机科学学院;
【基金】：The National Natural Science Foundation of China(61370002;61403132) the Natural Science Foundation of Hubei Province(2015CFB404)
【分类号】：O211

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：2435447