Vi beskriver ett nytt ramverk för design och analys av online-lärande algoritmer baserat på begreppet dualitet i begränsad optimering. Vi kastar en underfamilj av universella online gränser som ett optimeringsproblem. Med hjälp av det svaga dualitetsteoremet minskar vi inlärningsprocessen online till uppgiften att stegvis öka den dubbla objektiva funktionen. Den mängd med vilken de dubbla ökningarna fungerar som en ny och naturlig uppfattning om framsteg för att analysera online lärande algoritmer. Vi kan alltså knyta det primära objektiva värdet och antalet förutsägelser till ökningen av det dubbla.
Detta primal-dual perspektiv har använts i REF för design och analys av online-lärande algoritmer.
A primal-dual perspective of online learning algorithms
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}