我们研究了对抗性噪声模型中上下文搜索的问题。令$ d $为问题的维度，$ t $为时间范围，$ c $是系统中的噪声总量。对于$ \ eps $ -Ball损失，我们给出了$ o（C + d \ log（1/\ eps））的紧密遗憾，$（d^3 \ log（1/\ eps））\ log^2（t） + c \ log（t）\ log（1/\ eps））$ Krishnamurthy等人（stoc21）的结合。对于对称损失，我们给出了一种有效的算法，后悔$ O（C+D \ log T）$。我们的技术与先前的方法有很大的不同。具体而言，我们跟踪候选向量上的密度函数，而不是由候选向量组成的知识集，该媒介向量与获得的反馈一致。
translated by 谷歌翻译
我们研究上下文搜索，在较高维度中对二进制搜索的概括，该搜索捕获了设置，例如基于功能的动态定价。该问题的标准公式假定代理根据特定的均匀响应模型起作用。但是，实际上，某些反应可能会受到对抗的腐败。现有的算法在很大程度上取决于假定的响应模型（大约）对所有试剂的准确性，并且在存在一些此类任意错误的情况下的性能较差。当某些代理商以与基本响应模型不一致的方式行为时，我们会启动上下文搜索的研究。特别是，我们提供两种算法，一种基于多维二进制搜索方法，另一种基于梯度下降。我们表明，这些算法在没有对抗性腐败及其性能与此类代理的数量优雅地降低的情况下获得了近乎最佳的遗憾，这为在任何对抗性噪声模型中提供了第一个结果，以进行上下文搜索。我们的技术从学习理论，游戏理论，高维几何形状和凸分析中汲取灵感。
translated by 谷歌翻译
我们对真正低资源语言的神经机翻译（NMT）进行了实证研究，并提出了一个训练课程，适用于缺乏并行培训数据和计算资源的情况，反映了世界上大多数世界语言和研究人员的现实致力于这些语言。以前，已经向低资源语言储存了使用后翻译（BT）和自动编码（AE）任务的无监督NMT。我们证明利用可比的数据和代码切换作为弱监管，与BT和AE目标相结合，即使仅使用适度的计算资源，低资源语言也会显着改进。在这项工作中提出的培训课程实现了Bleu分数，可通过+12.2 Bleu为古吉拉特和+3.7 Bleu为哈萨克斯培训的监督NMT培训，展示了弱势监督的巨大监督态度资源语言。在受到监督数据的培训时，我们的培训课程达到了索马里数据集（索马里29.3的BLEU的最先进的结果）。我们还观察到增加更多时间和GPU来培训可以进一步提高性能，强调报告在MT研究中的报告资源使用的重要性。
translated by 谷歌翻译