Vi studerar en asynkron inlärningsmiljö online med ett nätverk av agenter. Vid varje gång steg, några av agenterna aktiveras, uppmanas att göra en förutsägelse, och betala motsvarande förlust. Förlustfunktionen avslöjas sedan för dessa agenter och även för deras grannar i nätverket. När aktiveringar är stokastiska, visar vi att den ånger som uppnås av N agenter som kör standard online Mirror Descent är O ( ε αT ), där T är horisonten och α ≤ N är oberoende numret på nätverket. Detta står i kontrast till det beklagande som N-agenter ådrar sig i samma miljö när feedback inte delas. Vi visar också en matchande lägre gränsen för order ε αT som håller för varje givet nätverk. När mönstret av agent aktiveringar är godtyckliga, problemet ändras avsevärt: vi bevisar en  på  och (T ) lägre gräns på den ånger som innehar för någon online-algoritm omedvetna om feedback källan.
På senare tid har REF studerat en inlärningsmodell online där endast en delmängd av agenterna spelar vid varje steg, och visat matchande övre och nedre gränser på den genomsnittliga ångra av ordning α (G) T när uppsättningen av agenter som spelar varje steg väljs stokastiskt.
Cooperative Online Learning: Keeping your Neighbors Updated
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}