컴퓨터 과학 > 기계 학습

제목: Squint 경계에서 $ ext{ln ln } T$ 항을 제거하는 방법에 관한 주석

Abstract: Orabona 와 Pál [2016] 에서 우리는 전문가 경계 (expert bound) 의 파라미터 없는 학습 (parameter-free learning) 에서 $ ext{ln ln } T$ 인자를 제거하기 위해 이동된 KT 포텐셜 (shifted KT potentials) 을 도입했습니다. 이 짧은 기술 주석에서 저는 이것이 Krichevsky--Trofimov 알고리즘의 사전 분포 (prior) 를 변경하는 것과 동등함을 보여줍니다. 그런 다음, 저는 Squint 알고리즘에 대한 데이터 독립적 경계 (data-independent bound) 에서 $ ext{ln ln } T$ 인자를 제거하는 데 동일한 아이디어를 어떻게 사용할 수 있는지를 보여줍니다.

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