Vi studerar problemet med beslutsteori online lärande (DTOL). Motiverade av praktiska tillämpningar fokuserar vi på DTOL när antalet åtgärder är mycket stort. Tidigare algoritmer för lärande inom detta ramverk har en parameter för inlärningsfrekvens, och ett hinder för att använda online-inlärning i praktiska tillämpningar är att man inte förstår hur denna parameter ska ställas in optimalt, särskilt när antalet åtgärder är stort. I detta dokument erbjuder vi en ren lösning genom att föreslå en ny och helt parameterfri algoritm för DTOL. Vi inför en ny känsla av ånger, vilket är mer naturligt för tillämpningar med ett stort antal åtgärder. Vi visar att vår algoritm uppnår bra prestanda med avseende på denna nya uppfattning om ånger; dessutom uppnår den också prestanda nära den av de bästa gränserna som uppnåtts av tidigare algoritmer med optimalt anpassade parametrar, enligt tidigare föreställningar om ånger.
En parameterfri Hedging-algoritm föreslås i REF för problemet med beslut-teoretisk online-inlärning, särskilt för tillämpningar när antalet åtgärder är mycket stort och optimal inställning parametern inte är väl förstådd.
A parameter-free hedging algorithm
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}