GP-UCB 提出更优停止准则
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GP-UCB 提出更优停止准则
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AI 综述
针对高斯过程上置信界（GP-UCB）算法，相关研究提出了理论上更紧的即时遗憾上界。 基于此新界，研究团队设计了新的停止准则，确保算法终止时能以 1-δ 的高概率获得 ε-最优解。 数值实验验证了该停止准则在效率与有效性上的表现。
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最新进展10月26日 12:00
基于遗憾的贝叶斯优化 $(\epsilon,\delta)$-最优停止准则报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv · ML基于遗憾的贝叶斯优化 $(\epsilon,\delta)$-最优停止准则
该研究提出基于 tighter instantaneous regret bounds 的 GP-UCB 停止准则，确保终止时以概率 $1-\delta$ 获得 $\epsilon$-optimal solution。 通过数值实验验证了该停止准则在效率与有效性上的表现。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。