随机通用的线性匪徒是针对顺序决策问题的一个很好理解的模型，许多算法在立即反馈下实现了近乎最佳的遗憾。但是，在许多现实世界中，立即观察奖励的要求不适用。在这种情况下，不再理解标准算法。我们通过在选择动作和获得奖励之间引入延迟，以理论方式研究延迟奖励的现象。随后，我们表明，基于乐观原则的算法通过消除对决策集和延迟的延迟分布和放松假设的需要，从而改善了本设置的现有方法。这也导致从$ \ widetilde o（\ sqrt {dt} \ sqrt {d + \ mathbb {e} [\ tau]}）$改善遗憾保证。 ^{3/2} \ mathbb {e} [\ tau]）$，其中$ \ mathbb {e} [\ tau] $表示预期的延迟，$ d $是尺寸，$ t $ t $ the Time Horizo​​n，我们我们抑制了对数术语。我们通过对模拟数据进行实验来验证我们的理论结果。

富达匪徒问题是$ k $的武器问题的变体，其中每个臂的奖励通过提供额外收益的富达奖励来增强，这取决于播放器如何对该臂进行“忠诚”在过去。我们提出了两种忠诚的模型。在忠诚点模型中，额外奖励的数量取决于手臂之前播放的次数。在订阅模型中，额外的奖励取决于手臂的连续绘制的当前数量。我们考虑随机和对抗问题。由于单臂策略在随机问题中并不总是最佳，因此对抗性环境中遗憾的概念需要仔细调整。我们介绍了三个可能的遗憾和调查，这可以是偏执的偏执。我们详细介绍了增加，减少和优惠券的特殊情况（玩家在手臂的每辆M $播放后获得额外的奖励）保真奖励。对于不一定享受载体遗憾的模型，我们提供了最糟糕的下限。对于那些展示Sublinear遗憾的模型，我们提供算法并绑定他们的遗憾。

有许多可用于情节增强学习的有效算法。然而，这些算法是在假设与每个剧集相关的状态，动作和奖励的序列立即到达的假设之下，允许在与环境的各个交互之后进行策略更新。这种假设在实践中通常是不现实的，特别是在诸如医疗保健和在线推荐等领域。在本文中，我们研究了延迟反馈对近几种可释放有效算法的影响，以便在情节增强学习中遗工最小化。首先，一旦新的反馈可用，我们会考虑更新策略。使用此更新方案，我们表明遗憾的是涉及状态，措施，发作长度和预期延迟的数量的附加术语增加。这种添加剂术语根据乐观选择算法而变化。我们还表明，更新的更新政策可能会导致对延迟遗憾的改进依赖。

由于在线新闻变得越来越受欢迎和假新闻越来越普遍，审计在线新闻内容的真实性的能力变得比以往任何时候都变得更加重要。这样的任务代表了二进制分类挑战，该挑战是哪些变换器已经实现了最先进的结果。本研究使用公开可用的ISOT和组合的语料库数据集探讨了识别虚假新闻的变形金刚的能力，特别注意，调查具有不同风格，主题和级别分布的看不见的数据集的概念。此外，我们探讨了意见的新闻文章由于其主观性质和经常敏感的语言而无法归类为真实或假的，并提出了一种新颖的两步分类管道，以从模型训练和最终部署的模型训练中删除这些文章推理系统。与基线方法相比，转化概率，转换概率的F1分数增加到4.9％的F1分数增加到4.9％，进一步增加了我们的两步分类管道后进一步增加了10.1％。据我们所知，本研究是第一个调查变压器在这种背景下的概括。