Core Concepts
다양한 고객을 위한 연합 선형 맥락 밴딧 알고리즘의 효율적인 통신과 학습을 통해 고객들이 다양한 목표를 가지고 있을 때도 후회를 줄일 수 있음을 입증하고자 함.
Abstract
연합 선형 맥락 밴딧 알고리즘의 새로운 접근 방식 소개
다양한 환경에서 후회 감소 달성
클러스터링을 통한 협력적 모델 학습
통신 효율성 및 학습 효과 검증
실험 결과 분석 및 비교
Stats
"우리의 알고리즘은 다양한 환경 설정에서 참가 고객이 독립적인 학습과 비교하여 후회를 감소시킴."
"통신 비용이 다른 기준 알고리즘들보다 낮음."
Quotes
"우리의 알고리즘은 다양한 환경 설정에서 참가 고객이 독립적인 학습과 비교하여 후회를 감소시킴."
"통신 비용이 다른 기준 알고리즘들보다 낮음."