Динамический сожаление без параметра в случае шума, производимого тяжелыми тайниками

arXiv:2607.27073v2 Annualce Type: заменить резюме: мы изучаем интерактивную оптимизацию с помощью стохастического градиента, у которого условный центральный момент в размере $p$ mpgma·p$ за неизвестную сумму pin(1, 2] долларов. В случае потерь, связанных с Lipschitz $G в долл. США на участке диаметра $D, мы получаем ожидаемое универсальное динамическое сожаление $(GD\sqrt {T\Lambda}+_sigma DT {1/p}\Lambda {(p-1)/p}$, где $\LAmbda=1+P_T/D$ и P_T$ являются длиной пути фиксированной последовательности компаратора. Алгоритм сочетает перезапущенных экспертов Adagrad с адаптивным энтропианным мастером, использует один стохастический градиент в каждом раунде и не требует знания $G, \sigma,p$ или $P_T$. При положительном перерасчете градиентов его итерации являются неизмененными. Этот анализ контролирует перемещение компаратора в рамках блоков для повторного запуска, прежде чем брать ожидания, и дает путь звука экзистент (p-1)/p$, а не показатель 1/2 долл. США прямого непродления без возобновления. Совпадающие стохастические оракул первого порядка, нижние границы, смешанные wi