arXiv · ML· Shogo Iwazaki·· 5 小时前AI 评分25
超球面上高斯过程老虎机Squared Exponential Kernel的更紧遗憾下界
Tighter Regret Lower Bound for Gaussian Process Bandits with Squared Exponential Kernel in Hypersphere
AI 导读
该研究解决了超球面输入域下高斯过程老虎机中关于Squared Exponential Kernel维度对数因子的开放问题。 论文证明，在最坏情况下，任何算法的累积遗憾至少为 Ω(√(T (ln T)^d (ln ln T)^-d))，其中T为总步数，d为维度。 该结果证实了现有最优算法在维度无关的对数因子内是渐近最优的。
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