Best of both worlds: Stochastic & adversarial ...

Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
URL permanente :
http://hdl.handle.net/20.500.12210/23188
Titre :
Best of both worlds: Stochastic & adversarial best-arm identification
Auteur(s) :
Abbasi-Yadkori, Yasin [Auteur]
Adobe Research
Bartlett, Peter [Auteur]
Lawrence Berkeley National Laboratory [Berkeley] [LBNL]
Gabillon, Victor [Auteur]
Queensland University of Technology [Brisbane] [QUT]
Malek, Alan [Auteur]
Massachusetts Institute of Technology [MIT]
Valko, Michal [Auteur] refId
Sequential Learning [SEQUEL]
Titre de la manifestation scientifique :
Conference on Learning Theory
Ville :
Stockholm
Pays :
Suède
Date de début de la manifestation scientifique :
2018
Mot(s)-clé(s) en anglais :
multi-armed bandits
adversarial and stochastic rewards
best-arm identification
Discipline(s) HAL :
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Projet ANR :
Extraction et transfert de connaissances dans l'apprentissage par renforcement
Bayes on a Budget - big data and expensive models
Collections :
Source :
Harvested from HAL
Date de dépôt :
2020-05-28T11:43:59Z
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