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J-GLOBAL ID：202002244424062702   整理番号：20A2093059

予測と非凸損失によるオンライン最適化【JST・京大機械翻訳】

Online Optimization with Predictions and Non-convex Losses

著者 (3件)： Lin Yiheng (IIIS, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Goel Gautam (California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Wierman Adam (California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA)
資料名： ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review  (ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review)
巻： 48  号： 1  ページ： 9-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5730A  ISSN： 0163-5999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,オンライン学習者が,ラウンド間の行動を変えるとき,非凸であるかもしれない一方,非凸であるかもしれない,オンライン学習者が,非凸であるかもしれない設定におけるオンライン最適化を研究した。オンライン学習者が,近最適コストを達成するために将来のコスト関数の予測を活用できる。以前の研究は,ヒットとスイッチングコストに関する仮定の特定の組合せのための最適なオンラインアルゴリズムを提供したが,一般的な結果は知られていない。本研究では,新しいアルゴリズム(同期固定水平制御(SFHC))が1+O(1/w)競合比を達成し,そこでは,wが学習者に利用可能な予測の数であると保証する,ヒットと移動コスト間の関係を指定する2つの一般的十分条件を与えた。著者らの条件は,凸であるコスト関数を必要とせず,また,非凸ヒットと移動コストに対する競合比結果を導いた。著者らの結果は,移動コストによるオンライン非凸最適化のための,最初の定数,次元フリー競合比を提供した。また,十分条件が満たされない自然問題,Convex body Chasing(CBC)の例も与え,オンラインアルゴリズムが1に収束する競合比を持たないことを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  費用関数 ,  凸形 ,  十分条件
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  学習者 ,  オンラインアルゴリズム ,  競合比 ,  凸最適化 ,  *オンライン ,  非凸最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 競争分析 ,  非凸最適化 ,  オンライン凸最適化(oco) ,  オンライン非凸最適化

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  凸 ,  損失 ,  オンライン最適化