Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chen, Ziqun, Cai, Kechao, Chen, Zhuoyue, Zhang, Jinbei, Lui, John C. S. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2407.15439 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Fair Distributed Cooperative Bandit Learning on Networks for Intelligent Internet of Things Systems (Technical Report)
von: Chen, Ziqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Ziqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Noise-Resilient Quantum Multi-Armed and Stochastic Linear Bandits
von: Chen, Zhuoyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Zhuoyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Combinatorial Logistic Bandits
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Batch-Size Independent Regret Bounds for Combinatorial Semi-Bandits with Probabilistically Triggered Arms or Independent Arms
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Offline Learning for Combinatorial Multi-armed Bandits
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contextual Combinatorial Bandits with Probabilistically Triggered Arms
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Multi-Play Combinatorial Semi-Bandit Problem
von: Nakamura, Shintaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nakamura, Shintaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Note on Follow-the-Perturbed-Leader in Combinatorial Semi-Bandit Problems
von: Chen, Botao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Botao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Oracle-Efficient Combinatorial Semi-Bandits
von: Kim, Jung-hun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Jung-hun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lipschitz Bandits with Stochastic Delayed Feedback
von: Liu, Zhongxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhongxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GeNet: A Graph Neural Network-based Anti-noise Task-Oriented Semantic Communication Paradigm
von: Zheng, Chunhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Chunhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Combinatorial Multivariant Multi-Armed Bandits with Applications to Episodic Reinforcement Learning and Beyond
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Regularity and Fairness of Combinatorial Multi-Armed Bandit
von: Wu, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fusing Reward and Dueling Feedback in Stochastic Bandits
von: Wang, Xuchuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xuchuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Combinatorial Rising Bandits
von: Song, Seockbean, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Song, Seockbean, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Online Nonsubmodular Optimization with Delayed Feedback in the Bandit Setting
von: Yang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improved Regret for Bandit Convex Optimization with Delayed Feedback
von: Wan, Yuanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wan, Yuanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Biased Dueling Bandits with Stochastic Delayed Feedback
von: Yi, Bongsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yi, Bongsoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bandit and Delayed Feedback in Online Structured Prediction
von: Shibukawa, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shibukawa, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Low-Complexity of Fair Learning for Combinatorial Multi-Armed Bandit
von: Wu, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Linear and Neural Dueling Bandits with Delayed Feedback
von: Wang, Xiangyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xiangyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural Contextual Bandits Under Delayed Feedback Constraints
von: Moghimi, Mohammadali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moghimi, Mohammadali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Combinatorial Bandit Bayesian Optimization for Tensor Outputs
von: Huang, Jingru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Jingru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Efficient Best-of-Both-Worlds Algorithms for Contextual Combinatorial Semi-Bandits
von: Li, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Combinatorial Semi-bandits with Graph Feedback
von: Wen, Yuxiao
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Yuxiao
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Submodular Bandits with Delayed Composite Anonymous Bandit Feedback
von: Pedramfar, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pedramfar, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Variance-Dependent Regret Bounds for Non-stationary Linear Bandits
von: Wang, Zhiyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zhiyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Online Conformal Prediction with Semi-Bandit Feedback
von: Ge, Haosen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ge, Haosen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Near-Optimal Regret for Efficient Stochastic Combinatorial Semi-Bandits
von: Ye, Zichun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Zichun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improved Best-of-Both-Worlds Regret for Bandits with Delayed Feedback
von: Schlisselberg, Ofir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schlisselberg, Ofir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Bandits with Multi-User Delayed Feedback: Theory and Application
von: Li, Yandi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Yandi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Worst-Case Regret Bounds for Combinatorial Thompson Sampling in Sleeping Semi-Bandits
von: Huang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Best-of-both-worlds Algorithm for Bandits with Delayed Feedback with Robustness to Excessive Delays
von: Masoudian, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Masoudian, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Stochastic Bandits Robust to Adversarial Attacks
von: Wang, Xuchuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xuchuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedConPE: Efficient Federated Conversational Bandits with Heterogeneous Clients
von: Li, Zhuohua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhuohua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Efficient and Optimal Covariance-Adaptive Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits
von: Zhou, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hybrid Combinatorial Multi-armed Bandits with Probabilistically Triggered Arms
von: Zhou, Kongchang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Kongchang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Resilience Framework for Bi-Criteria Combinatorial Optimization with Bandit Feedback
von: Aggarwal, Vaneet, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aggarwal, Vaneet, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Contextual Combinatorial Semi-Bandits to Bandit List Classification: Improved Sample Complexity with Sparse Rewards
von: Erez, Liad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Erez, Liad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Combinatorial Causal Bandits without Graph Skeleton
von: Feng, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Feng, Shi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Fair Distributed Cooperative Bandit Learning on Networks for Intelligent Internet of Things Systems (Technical Report)
von: Chen, Ziqun, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Towards Noise-Resilient Quantum Multi-Armed and Stochastic Linear Bandits
von: Chen, Zhuoyue, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Combinatorial Logistic Bandits
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Batch-Size Independent Regret Bounds for Combinatorial Semi-Bandits with Probabilistically Triggered Arms or Independent Arms
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Offline Learning for Combinatorial Multi-armed Bandits
von: Liu, Xutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)