Bandit Max-Min Fair Allocation
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Harada, Tsubasa, Ito, Shinji, Sumita, Hanna |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Online Algorithms for Repeated Optimal Stopping: Balancing Baseline Guarantees and Regret
par: Harada, Tsubasa, et autres
Publié: (2025)
par: Harada, Tsubasa, et autres
Publié: (2025)
Combinatorial Allocation Bandits with Nonlinear Arm Utility
par: Shibukawa, Yuki, et autres
Publié: (2026)
par: Shibukawa, Yuki, et autres
Publié: (2026)
New Classes of the Greedy-Applicable Arm Feature Distributions in the Sparse Linear Bandit Problem
par: Ichikawa, Koji, et autres
Publié: (2023)
par: Ichikawa, Koji, et autres
Publié: (2023)
Collaborative Min-Max Regret in Grouped Multi-Armed Bandits
par: Blanchard, Moïse, et autres
Publié: (2025)
par: Blanchard, Moïse, et autres
Publié: (2025)
Near-Optimal Privacy-Preserving Learning for Max-Min Fair Multi-Agent Bandits
par: Leshem, Amir
Publié: (2023)
par: Leshem, Amir
Publié: (2023)
LC-Tsallis-INF: Generalized Best-of-Both-Worlds Linear Contextual Bandits
par: Kato, Masahiro, et autres
Publié: (2024)
par: Kato, Masahiro, et autres
Publié: (2024)
Influential Bandits: Pulling an Arm May Change the Environment
par: Sato, Ryoma, et autres
Publié: (2025)
par: Sato, Ryoma, et autres
Publié: (2025)
MinMaxMin $Q$-learning
par: Soffair, Nitsan, et autres
Publié: (2024)
par: Soffair, Nitsan, et autres
Publié: (2024)
Bridging Jensen Gap for Max-Min Group Fairness Optimization in Recommendation
par: Xu, Chen, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Chen, et autres
Publié: (2025)
Heavy-tailed Linear Bandits: Adversarial Robustness, Best-of-both-worlds, and Beyond
par: Zhao, Canzhe, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Canzhe, et autres
Publié: (2025)
Replicability is Asymptotically Free in Multi-armed Bandits
par: Komiyama, Junpei, et autres
Publié: (2024)
par: Komiyama, Junpei, et autres
Publié: (2024)
A Tight Lower Bound for Non-stochastic Multi-armed Bandits with Expert Advice
par: Chase, Zachary, et autres
Publié: (2025)
par: Chase, Zachary, et autres
Publié: (2025)
M$^2$FGB: A Min-Max Gradient Boosting Framework for Subgroup Fairness
par: Pereira, Jansen S. B., et autres
Publié: (2025)
par: Pereira, Jansen S. B., et autres
Publié: (2025)
A Perturbation Approach to Unconstrained Linear Bandits
par: Jacobsen, Andrew, et autres
Publié: (2026)
par: Jacobsen, Andrew, et autres
Publié: (2026)
Transformer-Based Power Optimization for Max-Min Fairness in Cell-Free Massive MIMO
par: Chafaa, Irched, et autres
Publié: (2025)
par: Chafaa, Irched, et autres
Publié: (2025)
Revisiting Follow-the-Perturbed-Leader with Unbounded Perturbations in Bandit Problems
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2025)
Retain-Neutral Surrogates for Min-Max Unlearning
par: Cai, Junhao, et autres
Publié: (2026)
par: Cai, Junhao, et autres
Publié: (2026)
Adapting to Stochastic and Adversarial Losses in Episodic MDPs with Aggregate Bandit Feedback
par: Ito, Shinji, et autres
Publié: (2025)
par: Ito, Shinji, et autres
Publié: (2025)
Smooth Min-Max Monotonic Networks
par: Igel, Christian
Publié: (2023)
par: Igel, Christian
Publié: (2023)
Enhancing Convergence, Privacy and Fairness for Wireless Personalized Federated Learning: Quantization-Assisted Min-Max Fair Scheduling
par: Zhao, Xiyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Xiyu, et autres
Publié: (2025)
Follow-the-Perturbed-Leader with Fréchet-type Tail Distributions: Optimality in Adversarial Bandits and Best-of-Both-Worlds
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2024)
Continuous K-Max Bandits
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Yu, et autres
Publié: (2025)
Data-dependent Bounds with $T$-Optimal Best-of-Both-Worlds Guarantees in Multi-Armed Bandits using Stability-Penalty Matching
par: Nguyen, Quan, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Quan, et autres
Publié: (2025)
Diffusion Stochastic Optimization for Min-Max Problems
par: Cai, Haoyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Haoyuan, et autres
Publié: (2024)
Robust Variational Bayes by Min-Max Median Aggregation
par: Yan, Jiawei, et autres
Publié: (2025)
par: Yan, Jiawei, et autres
Publié: (2025)
A Novel Gaussian Min-Max Theorem and its Applications
par: Akhtiamov, Danil, et autres
Publié: (2024)
par: Akhtiamov, Danil, et autres
Publié: (2024)
Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning with Max-Min Criterion
par: Park, Giseung, et autres
Publié: (2026)
par: Park, Giseung, et autres
Publié: (2026)
Min-p, Max Exaggeration: A Critical Analysis of Min-p Sampling in Language Models
par: Schaeffer, Rylan, et autres
Publié: (2025)
par: Schaeffer, Rylan, et autres
Publié: (2025)
Implicit Riemannian Optimism with Applications to Min-Max Problems
par: Roux, Christophe, et autres
Publié: (2025)
par: Roux, Christophe, 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)
MinMax Recurrent Neural Cascades
par: Ronca, Alessandro
Publié: (2026)
par: Ronca, Alessandro
Publié: (2026)
Statistical Mechanics of Min-Max Problems
par: Ichikawa, Yuma, et autres
Publié: (2024)
par: Ichikawa, Yuma, et autres
Publié: (2024)
BanditQ: Fair Bandits with Guaranteed Rewards
par: Sinha, Abhishek
Publié: (2023)
par: Sinha, Abhishek
Publié: (2023)
Bayesian Neural Networks: A Min-Max Game Framework
par: Hong, Junping, et autres
Publié: (2023)
par: Hong, Junping, et autres
Publié: (2023)
The Limit Points of (Optimistic) Gradient Descent in Min-Max Optimization
par: Daskalakis, Constantinos, et autres
Publié: (2018)
par: Daskalakis, Constantinos, et autres
Publié: (2018)
Bandit Allocational Instability
par: Chen, Yilun, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Yilun, et autres
Publié: (2026)
Fast Rates in Stochastic Online Convex Optimization by Exploiting the Curvature of Feasible Sets
par: Tsuchiya, Taira, et autres
Publié: (2024)
par: Tsuchiya, Taira, et autres
Publié: (2024)
A Simple and Adaptive Learning Rate for FTRL in Online Learning with Minimax Regret of $Θ(T^{2/3})$ and its Application to Best-of-Both-Worlds
par: Tsuchiya, Taira, et autres
Publié: (2024)
par: Tsuchiya, Taira, et autres
Publié: (2024)
Revisiting Min-Max Optimization Problem in Adversarial Training
par: Ahmadi, Sina Hajer, et autres
Publié: (2024)
par: Ahmadi, Sina Hajer, et autres
Publié: (2024)
On the Convergence of Min-Max Langevin Dynamics and Algorithm
par: Cai, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Yang, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Online Algorithms for Repeated Optimal Stopping: Balancing Baseline Guarantees and Regret
par: Harada, Tsubasa, et autres
Publié: (2025) -
Combinatorial Allocation Bandits with Nonlinear Arm Utility
par: Shibukawa, Yuki, et autres
Publié: (2026) -
New Classes of the Greedy-Applicable Arm Feature Distributions in the Sparse Linear Bandit Problem
par: Ichikawa, Koji, et autres
Publié: (2023) -
Collaborative Min-Max Regret in Grouped Multi-Armed Bandits
par: Blanchard, Moïse, et autres
Publié: (2025) -
Near-Optimal Privacy-Preserving Learning for Max-Min Fair Multi-Agent Bandits
par: Leshem, Amir
Publié: (2023)