強単調性と指数凹性を持つゲームにおける適応的で最適な後悔なし学習

適応的なオンライン勾配降下法(AdaOGD)を提案し、強単調ゲームにおいて最適な後悔なし性能と最適な最終反復収束率を同時に達成する。また、指数凹ゲームにおいても同様の適応的アルゴリズム(AdaONS)を提案し、同様の性能保証を示す。