研究者提出PC-LinUCB加速线性Bandit
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研究者提出PC-LinUCB加速线性Bandit
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AI 综述
Bingkui Tong 等作者提出 Persistent Candidate LinUCB（PC-LinUCB）算法，用于加速线性 Bandit。该算法每轮只保留 k 个活跃动作，并从其余 K-k 个动作中均匀采样 q 个挑战者，把每轮的评分次数从 O(K) 降至 O(k+q)。 作者称已对该算法提出并进行分析，相关结果发布在 arXiv cs.LG。
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最新进展10月12日 12:00
PC-LinUCB：用持久候选集加速线性 Bandit报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.LGPC-LinUCB：用持久候选集加速线性 Bandit
研究者提出 Persistent Candidate LinUCB（PC-LinUCB），每轮只保留 k 个活跃动作并从其余 K-k 个动作中均匀采样 q 个挑战者，将每轮评分次数从 O(K) 降至 O(k+q)。
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