Submitted 8 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 22 pages, submitted to Information Theory Transactions in September 2024 , MSC Class: 68T05 ACM Class: I.2.6
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 8 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 22 صفحه ، در سپتامبر 2024 به معاملات تئوری اطلاعات ارسال شده ، کلاس MSC: 68T05 ACM کلاس: I.2.6
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
We develop a general framework for clustering and distribution matching problems with bandit feedback. We consider a $K$-armed bandit model where some subset of $K$ arms is partitioned into $M$ groups. Within each group, the random variable associated to each arm follows the same distribution on a finite alphabet. At each time step, the decision maker pulls an arm and observes its outcome from the random variable associated to that arm. Subsequent arm pulls depend on the history of arm pulls and their outcomes. The decision maker has no knowledge of the distributions of the arms or the underlying partitions. The task is to devise an online algorithm to learn the underlying partition of arms with the least number of arm pulls on average and with an error probability not exceeding a pre-determined value $δ$. Several existing problems fall under our general framework, including finding $M$ pairs of arms, odd arm identification, and $M$-ary clustering of $K$ arms belong to our general framework. We derive a non-asymptotic lower bound on the average number of arm pulls for any online algorithm with an error probability not exceeding $δ$. Furthermore, we develop a computationally-efficient online algorithm based on the Track-and-Stop method and Frank--Wolfe algorithm, and show that the average number of arm pulls of our algorithm asymptotically matches that of the lower bound. Our refined analysis also uncovers a novel bound on the speed at which the average number of arm pulls of our algorithm converges to the fundamental limit as $δ$ vanishes.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما یک چارچوب کلی برای مشکلات خوشه بندی و توزیع تطبیق با بازخورد راهزن ایجاد می کنیم.ما یک مدل راهزن $ $ ARM-ARM را در نظر می گیریم که در آن برخی از زیر مجموعه های Arms $ $ $ به گروه های $ M $ تقسیم می شوند.در هر گروه ، متغیر تصادفی مرتبط با هر بازو از همان توزیع در الفبای محدود پیروی می کند.در هر مرحله زمانی ، تصمیم گیرنده بازوی را می کشد و نتیجه خود را از متغیر تصادفی مرتبط با آن بازو مشاهده می کند.کشش بازوی بعدی به تاریخچه کشش های بازو و نتایج آنها بستگی دارد.تصمیم گیرنده هیچ آگاهی از توزیع اسلحه یا پارتیشن های اساسی ندارد.وظیفه این است که یک الگوریتم آنلاین را برای یادگیری پارتیشن زیربنایی اسلحه با کمترین تعداد بازو به طور متوسط و با احتمال خطا بیش از یک ارزش از پیش تعیین شده $ δ $ استفاده کنیم.چندین مشکل موجود در چارچوب عمومی ما قرار می گیرند ، از جمله یافتن جفت اسلحه $ $ ، شناسایی بازوی عجیب و غریب و خوشه بندی $ $ $ $ $ ARMS متعلق به چارچوب عمومی ما است.ما یک محدوده پایین غیر متعارف را در تعداد متوسط بازو برای هر الگوریتم آنلاین با احتمال خطا از $ δ $ بدست می آوریم.علاوه بر این ، ما یک الگوریتم آنلاین محاسباتی کارآمد را بر اساس روش پیگیری و متوقف و الگوریتم صریح و صریح تهیه می کنیم و نشان می دهیم که تعداد متوسط کشش بازو از الگوریتم ما به صورت نامتعارف با محدوده پایین مطابقت دارد.تجزیه و تحلیل تصفیه شده ما همچنین یک جدید را کشف می کند که به سرعت تعداد بازوهای الگوریتم ما به عنوان $ δ $ از بین می رود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
