Salvato in:
| Autori principali: | Amichay, Omer, Mansour, Yishay |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2501.04403 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Delay as Payoff in MAB
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Near-optimal Regret Using Policy Optimization in Online MDPs with Aggregate Bandit Feedback
di: Lancewicki, Tal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lancewicki, Tal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Regret for Policy Optimization in Contextual Bandits
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Non-stochastic Bandits With Evolving Observations
di: Bar-On, Yogev, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bar-On, Yogev, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rate-Optimal Policy Optimization for Linear Markov Decision Processes
di: Sherman, Uri, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sherman, Uri, et al.
Pubblicazione: (2023)
How to Boost Any Loss Function
di: Nock, Richard, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nock, Richard, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Horizon Threshold in Cooperative Multi-Agent Reward-Free Exploration
di: Barnea, Idan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barnea, Idan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Collaborating in Multi-Armed Bandits with Strategic Agents
di: Barnea, Idan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barnea, Idan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Batch Ensemble for Variance Dependent Regret in Stochastic Bandits
di: Cassel, Asaf, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cassel, Asaf, et al.
Pubblicazione: (2024)
Individual Regret in Cooperative Stochastic Multi-Armed Bandits
di: Barnea, Idan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barnea, Idan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theoretical Foundations and Effective Algorithms for Policy-Aware Simulator Learning
di: Dann, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dann, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Characterization of Semi-Supervised Adversarially-Robust PAC Learnability
di: Attias, Idan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Attias, Idan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Online Learning in MDPs with Partially Adversarial Transitions and Losses
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2026)
Modeling Attrition in Recommender Systems with Departing Bandits
di: Ben-Porat, Omer, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ben-Porat, Omer, et al.
Pubblicazione: (2022)
Convergence of Policy Mirror Descent Beyond Compatible Function Approximation
di: Sherman, Uri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sherman, Uri, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence and Sample Complexity of First-Order Methods for Agnostic Reinforcement Learning
di: Sherman, Uri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sherman, Uri, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improved Best-of-Both-Worlds Regret for Bandits with Delayed Feedback
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regret Bounds for Adversarial Contextual Bandits with General Function Approximation and Delayed Feedback
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Hidden Cost of Approximation in Online Mirror Descent
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Near-Optimal Regret for Policy Optimization in Contextual MDPs with General Offline Function Approximation
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Eluder-based Regret for Stochastic Contextual MDPs
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Probably Approximately Precision and Recall Learning
di: Cohen, Lee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cohen, Lee, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Set Learning from Precision and Recall Feedback
di: Cohen, Lee, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cohen, Lee, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bayesian Perspective on Memorization and Reconstruction
di: Kaplan, Haim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kaplan, Haim, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Theoretical Framework for Statistical Evaluability of Generative Models
di: Aiyer, Shashaank, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Aiyer, Shashaank, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning-Augmented Algorithms with Explicit Predictors
di: Elias, Marek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elias, Marek, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learnability Gaps of Strategic Classification
di: Cohen, Lee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cohen, Lee, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fast Inference via Hierarchical Speculative Decoding
di: Mohri, Clara, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mohri, Clara, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cost-Aware Learning
di: Mohri, Clara, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mohri, Clara, et al.
Pubblicazione: (2026)
Rate-Preserving Reductions for Blackwell Approachability
di: Dann, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dann, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rising Rested Bandits: Lower Bounds and Efficient Algorithms
di: Fiandri, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fiandri, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Real Price of Bandit Information in Multiclass Classification
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scale-Sensitive Shattering: Learnability and Evaluability at Optimal Scale
di: Aiyer, Shashaank, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Aiyer, Shashaank, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast Rates for Bandit PAC Multiclass Classification
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging Rested and Restless Bandits with Graph-Triggering: Rising and Rotting
di: Genalti, Gianmarco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Genalti, Gianmarco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Competing Bandits: The Perils of Exploration Under Competition
di: Aridor, Guy, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Aridor, Guy, et al.
Pubblicazione: (2020)
Learning from Equivalence Queries, Revisited
di: Braverman, Mark, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Braverman, Mark, et al.
Pubblicazione: (2026)
Regret Minimization and Convergence to Equilibria in General-sum Markov Games
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Erez, Liad, et al.
Pubblicazione: (2022)
Sample Complexity of Agnostic Multiclass Classification: Natarajan Dimension Strikes Back
di: Cohen, Alon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cohen, Alon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Representation Alignment Rests on Linear Structure
di: Bangachev, Kiril, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bangachev, Kiril, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Delay as Payoff in MAB
di: Schlisselberg, Ofir, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Near-optimal Regret Using Policy Optimization in Online MDPs with Aggregate Bandit Feedback
di: Lancewicki, Tal, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Optimal Regret for Policy Optimization in Contextual Bandits
di: Levy, Orin, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Non-stochastic Bandits With Evolving Observations
di: Bar-On, Yogev, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Rate-Optimal Policy Optimization for Linear Markov Decision Processes
di: Sherman, Uri, et al.
Pubblicazione: (2023)