统一框架下在线核选择的竞争性分析 - 廖芸; 张骁; 廖士中 (计算机科学与探索, 2020)
TP181%TP301; 在线核选择旨在给出在线核学习每回合的最优核,是在线核学习的基础性和关键性问题.在线核选择问题可归约为专家建议框架问题,其中专家集对应候选核集;每回合,根据专家的权重及专家的建议给出预测结果,并更新专家的权重.基于这一归约,在改进已有后悔界的同时,提出期望在线核选择的概念,并应用专家建议框架与度量任务系统的统一框架,给出期望在线核选择问题的后悔界和竞争比,并证明该竞争比在损失拓展情况下是稳定的.最后,给出结合在线核学习方法的竞争比.该项工作全面推广了在线核选择的概念,在统一框架下,不仅可以得到亚线性后悔界,同时也能得到较强的竞争比,为在线核选择研究开辟了新的途径.