Nyligen Jaouad Mourtada och Stéphane Gaïffas visade när som helst häck algoritmen har pseudo-regret O(log(d) / en) om kostnaden vektorer genereras av en i.i.d sekvens i kuben [0, 1] d. Detta är anmärkningsvärt eftersom Hedge algoritm var utformad för antagonistisk inställning. Vi visar ett liknande resultat för när som helst subgradiental algoritm på simplex. Med tanke på i.i.d kostnadsvektorer i enheten bollen vår pseudo-regret bundna är O(1/ på) och inte beror på dimensionen av problemet.
I samma anda har författarna REF visat att subgradientalalgoritmen är universell på simplex.
Optimality of the Subgradient Algorithm in the Stochastic Setting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}