יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

צמצום ליפשיץ צרופות ממדים ללא ידיעת ממד הגדלה

Dimension-Adaptive Batched Lipschitz Narrowing Without Knowing the Zooming Dimension
פותח אלגוריתם חדש לצמצום ליפשיץ צרופות ממדים. האלגוריתם אינו תלוי בממד הגדלה, ומשיג ביצועים אופטימליים. המחקר מתמקד בשיפור היעילות של אלגוריתמים למידת מכונה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.05214v1 Announce Type: new Abstract: The Appropriately Combined Edge-length (ACE) sequence in A-BLiN depends on the zooming dimension $d_z$. This note removes that dependence. The next edge length is selected from the number of cubes that survive the preceding elimination. The resulting Count-Adaptive BLiN algorithm does not use $d_z$ or the zooming constant $C_z$, yet it attains $\widetilde{\mathcal O}_d(T^{(d_z+1)/(d_z+2)})$ regret with $\mathcal O_d(\log\log T)$ batches. Together with the adaptive-grid lower bound in Theorem 10 of the original paper, the optimal batch complexity remains $\Theta_d(\log\log T)$ when $d_z$ is unknown.
קרא במקור המקורי