Buchumschlag

Improved Kernel Alignment Regret Bound for Online Kernel Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Junfan, Liao, Shizhong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learnability in Online Kernel Selection with Memory Constraint via Data-dependent Regret Analysis
von: Li, Junfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Polynomial-time Algorithm for Online Sparse Linear Regression with Improved Regret Bound under Weaker Conditions
von: Li, Junfan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Kernelized Reinforcement Learning with Order Optimal Regret Bounds
von: Vakili, Sattar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Regret Bounds for Noise-Free Cascaded Kernelized Bandits
von: Li, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Open Problem: Order Optimal Regret Bounds for Kernel-Based Reinforcement Learning
von: Vakili, Sattar
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Regret Reduces to Kernelized Static Regret
von: Jacobsen, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tighter Regret Lower Bound for Gaussian Process Bandits with Squared Exponential Kernel in Hypersphere
von: Iwazaki, Shogo
Veröffentlicht: (2026)

Near-Optimal Regret in Adversarial Kernel Bandits
von: Zhang, Yu-Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improved Regret Bounds for Online Fair Division with Bandit Learning
von: Schiffer, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient-Variation Regret Bounds for Unconstrained Online Learning
von: Zhao, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Kernelized Bandits: A Novel Self-Normalized Bernstein-Like Dimension-Free Inequality and Regret Bounds
von: Metelli, Alberto Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Descriptive Kernel Convolution Network with Improved Random Walk Kernel
von: Lee, Meng-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic Kernel Regularisation Improves Generalisation in Deep Kernel Machines
von: Milsom, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Algorithms for Learning Kernels Based on Centered Alignment
von: Cortes, Corinna, et al.
Veröffentlicht: (2012)

Deep Hierarchical Graph Alignment Kernels
von: Tang, Shuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data- and Variance-dependent Regret Bounds for Online Tabular MDPs
von: Li, Mingyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Kernel-Based Function Approximation for Average Reward Reinforcement Learning: An Optimist No-Regret Algorithm
von: Vakili, Sattar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Analysis of Kernel Ridgeless Regression with Asymmetric Kernel Learning
von: He, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tighter Confidence Bounds for Sequential Kernel Regression
von: Flynn, Hamish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Regret Bounds for Bandits with Expert Advice
von: Cesa-Bianchi, Nicolò, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving the Weighting Strategy in KernelSHAP
von: Olsen, Lars Henry Berge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Dynamic Regret for Online Frank-Wolfe
von: Wan, Yuanyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimistic Regret Bounds for Online Learning in Adversarial Markov Decision Processes
von: Moon, Sang Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Regret Bounds of (Multinomial) Logistic Bandits via Regret-to-Confidence-Set Conversion
von: Lee, Junghyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improved Bayesian Regret Bounds for Thompson Sampling in Reinforcement Learning
von: Moradipari, Ahmadreza, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Online-to-PAC Conversions: Generalization Bounds via Regret Analysis
von: Lugosi, Gábor, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On Improved Regret Bounds In Bayesian Optimization with Gaussian Noise
von: Wang, Jingyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fast Second-Order Online Kernel Learning through Incremental Matrix Sketching and Decomposition
von: Wen, Dongxie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lower Bounds for Time-Varying Kernelized Bandits
von: Cai, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Manifold Approximation leads to Robust Kernel Alignment
von: Islam, Mohammad Tariqul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Correspondence of NNGP Kernel and the Matern Kernel
von: Muyskens, Amanda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimating Bidirectional Causal Effects with Large Scale Online Kernel Learning
von: Tanaka, Masahiro
Veröffentlicht: (2025)

Improved Regret Bounds for Gaussian Process Upper Confidence Bound in Bayesian Optimization
von: Iwazaki, Shogo
Veröffentlicht: (2025)

Online Learning of Whittle Indices for Restless Bandits with Non-Stationary Transition Kernels
von: Shisher, Md Kamran Chowdhury, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Multi-Task Learning with Recursive Least Squares and Recursive Kernel Methods
von: Lencione, Gabriel R., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Limited Memory Online Gradient Descent for Kernelized Pairwise Learning with Dynamic Averaging
von: AlQuabeh, Hilal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Dimensional Kernel Ridge Regression: Extending to Product Kernels
von: Zhou, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regret-Optimal Federated Transfer Learning for Kernel Regression with Applications in American Option Pricing
von: Yang, Xuwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Optimization over Bounded Domains with the Beta Product Kernel
von: Nguyen, Huy Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Online Automatic Modulation Classification Scheme Based on Isolation Distributional Kernel
von: Li, Xinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)