无投影_bandit 凸优化
机器学习
2018-09-10 v2 数据结构与算法
机器学习
最优化与控制
摘要
本文提出首个计算高效的无投影算法，用于 bandit 凸优化（BCO）。我们证明，对于任意具有一致有界梯度的有界凸函数，我们的算法实现了 的次线性后悔（其中 为时域， 为维度）。我们还在二次规划、投资组合选择和矩阵补全问题的合成与真实数据集上，针对基线方法评估了算法的性能。
引用
@article{arxiv.1805.07474,
title = {Projection-Free Bandit Convex Optimization},
author = {Lin Chen and Mingrui Zhang and Amin Karbasi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.07474},
year = {2018}
}