Federated Learning for Heterogeneous Bandits with Unobserved Contexts
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Lin, Jiabin, Moothedath, Shana |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Distributed Multi-Task Learning for Stochastic Bandits with Context Distribution and Stage-wise Constraints
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2024)
Learning Shared Representations for Multi-Task Linear Bandits
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2026)
Multi-Task Representation Learning for Conservative Linear Bandits
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2026)
Fast and Sample Efficient Multi-Task Representation Learning in Stochastic Contextual Bandits
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2024)
Thompson Sampling for Stochastic Bandits with Noisy Contexts: An Information-Theoretic Regret Analysis
par: Jose, Sharu Theresa, et autres
Publié: (2024)
par: Jose, Sharu Theresa, et autres
Publié: (2024)
Byzantine Resilient Federated Multi-Task Representation Learning
par: Le, Tuan, et autres
Publié: (2025)
par: Le, Tuan, et autres
Publié: (2025)
Diffusion-based Decentralized Federated Multi-Task Representation Learning
par: Kang, Donghwa, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Donghwa, et autres
Publié: (2025)
Neural Contextual Bandits Under Delayed Feedback Constraints
par: Moghimi, Mohammadali, et autres
Publié: (2025)
par: Moghimi, Mohammadali, et autres
Publié: (2025)
Provable Multi-Task Reinforcement Learning: A Representation Learning Framework with Low Rank Rewards
par: Guo, Yaoze, et autres
Publié: (2026)
par: Guo, Yaoze, et autres
Publié: (2026)
Beyond Centralization: Provable Communication Efficient Decentralized Multi-Task Learning
par: Kang, Donghwa, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Donghwa, et autres
Publié: (2025)
Minimal Input Structural Modifications for Strongly Structural Controllability
par: Joseph, Geethu, et autres
Publié: (2023)
par: Joseph, Geethu, et autres
Publié: (2023)
Federated Linear Contextual Bandits with Heterogeneous Clients
par: Blaser, Ethan, et autres
Publié: (2024)
par: Blaser, Ethan, et autres
Publié: (2024)
Sequential Decision Making with Expert Demonstrations under Unobserved Heterogeneity
par: Balazadeh, Vahid, et autres
Publié: (2024)
par: Balazadeh, Vahid, et autres
Publié: (2024)
Direct Preference Optimization With Unobserved Preference Heterogeneity: The Necessity of Ternary Preferences
par: Chidambaram, Keertana, et autres
Publié: (2024)
par: Chidambaram, Keertana, et autres
Publié: (2024)
Decentralized Communication-Efficient Multi-Task Representation Learning
par: Moothedath, Shana, et autres
Publié: (2022)
par: Moothedath, Shana, et autres
Publié: (2022)
Federated Contextual Cascading Bandits with Asynchronous Communication and Heterogeneous Users
par: Yang, Hantao, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Hantao, et autres
Publié: (2024)
FedConPE: Efficient Federated Conversational Bandits with Heterogeneous Clients
par: Li, Zhuohua, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zhuohua, et autres
Publié: (2024)
Learning Governing Equations of Unobserved States in Dynamical Systems
par: Grigorian, Gevik, et autres
Publié: (2024)
par: Grigorian, Gevik, et autres
Publié: (2024)
Fed-BAC: Federated Bandit-Guided Additive Clustering in Hierarchical Federated Learning
par: Bashir, Satwat, et autres
Publié: (2026)
par: Bashir, Satwat, et autres
Publié: (2026)
Federated Linear Dueling Bandits
par: Huang, Xuhan, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Xuhan, et autres
Publié: (2025)
Learning with Incomplete Context: Linear Contextual Bandits with Pretrained Imputation
par: Yan, Hao, et autres
Publié: (2025)
par: Yan, Hao, et autres
Publié: (2025)
Context-Specific Causal Graph Discovery with Unobserved Contexts: Non-Stationarity, Regimes and Spatio-Temporal Patterns
par: Rabel, Martin, et autres
Publié: (2025)
par: Rabel, Martin, et autres
Publié: (2025)
Efficient and Sharp Off-Policy Learning under Unobserved Confounding
par: Hess, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
par: Hess, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
Harnessing the Power of Federated Learning in Federated Contextual Bandits
par: Shi, Chengshuai, et autres
Publié: (2023)
par: Shi, Chengshuai, et autres
Publié: (2023)
Contextual Bandits for Unbounded Context Distributions
par: Zhao, Puning, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Puning, et autres
Publié: (2024)
Constrained Contextual Bandits with Adversarial Contexts
par: Sarkar, Dhruv, et autres
Publié: (2026)
par: Sarkar, Dhruv, et autres
Publié: (2026)
Adaptive Reinforcement Learning for Unobservable Random Delays
par: Wikman, John, et autres
Publié: (2025)
par: Wikman, John, et autres
Publié: (2025)
Context-Action Embedding Learning for Off-Policy Evaluation in Contextual Bandits
par: Chandak, Kushagra, et autres
Publié: (2025)
par: Chandak, Kushagra, et autres
Publié: (2025)
Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with Bandit Feedback
par: Zhao, Boxin, et autres
Publié: (2021)
par: Zhao, Boxin, et autres
Publié: (2021)
Pure Exploration in Asynchronous Federated Bandits
par: Wang, Zichen, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Zichen, et autres
Publié: (2023)
Causal Inference with Categorical Unobserved Confounder via Mixture Learning
par: Saha, Aytijhya, et autres
Publié: (2026)
par: Saha, Aytijhya, et autres
Publié: (2026)
Online Algorithms for Hierarchical Inference in Deep Learning applications at the Edge
par: Moothedath, Vishnu Narayanan, et autres
Publié: (2023)
par: Moothedath, Vishnu Narayanan, et autres
Publié: (2023)
Heterogeneous Federated Learning System for Sparse Healthcare Time-Series Prediction
par: Syu, Jia-Hao, et autres
Publié: (2025)
par: Syu, Jia-Hao, et autres
Publié: (2025)
Mobility-Aware Federated Learning: Multi-Armed Bandit Based Selection in Vehicular Network
par: Tu, Haoyu, et autres
Publié: (2024)
par: Tu, Haoyu, et autres
Publié: (2024)
Federated Reinforcement Learning in Heterogeneous Environments
par: Hwang, Ukjo, et autres
Publié: (2025)
par: Hwang, Ukjo, et autres
Publié: (2025)
Federated Reinforcement Learning with Constraint Heterogeneity
par: Jin, Hao, et autres
Publié: (2024)
par: Jin, Hao, et autres
Publié: (2024)
Semi-Supervised Online Learning on the Edge by Transforming Knowledge from Teacher Models
par: Xue, Jiabin
Publié: (2025)
par: Xue, Jiabin
Publié: (2025)
Multi-Agent Bandit Learning through Heterogeneous Action Erasure Channels
par: Hanna, Osama A., et autres
Publié: (2023)
par: Hanna, Osama A., et autres
Publié: (2023)
Heterogeneity-Oblivious Robust Federated Learning
par: Zhang, Weiyao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Weiyao, et autres
Publié: (2025)
FedMABA: Towards Fair Federated Learning through Multi-Armed Bandits Allocation
par: Wang, Zhichao, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Zhichao, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Distributed Multi-Task Learning for Stochastic Bandits with Context Distribution and Stage-wise Constraints
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2024) -
Learning Shared Representations for Multi-Task Linear Bandits
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2026) -
Multi-Task Representation Learning for Conservative Linear Bandits
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2026) -
Fast and Sample Efficient Multi-Task Representation Learning in Stochastic Contextual Bandits
par: Lin, Jiabin, et autres
Publié: (2024) -
Thompson Sampling for Stochastic Bandits with Noisy Contexts: An Information-Theoretic Regret Analysis
par: Jose, Sharu Theresa, et autres
Publié: (2024)