【摘要】：近年來(lái),在線算法的理論研究得到相應(yīng)的重視.以前在線算法的推廣界都是基于獨(dú)立同分布的樣本建立的.在本文中,我們跳過(guò)這個(gè)框架來(lái)研究基于α混合序列的在線算法的推廣界.我們用全變差來(lái)定義α混合序列,而且在分析時(shí)只要求鞅收斂參數(shù).結(jié)果是:"遺憾"可以度量在線算法的性能.與β混合序列比較,我們得到更緊的推廣誤差估計(jì).
[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 偽-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.
【作者單位】： 湖北大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院;西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院;武漢晴川學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：The National Natural Science Foundation of China(61370002;61403132) the Natural Science Foundation of Hubei Province(2015CFB404)
【分類號(hào)】：O211

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2435447