stochastic-optimization

本文通过为私有随机决策理论在线学习提供最优间隔依赖遗憾算法，解决了COLT开放问题，达到了阶 (log K)/Δ_min + (log K)/ε 的下界。

本文提出了随机方差缩减估计的统一理论框架，通过新的Freedman不等式推导出高概率界，并改进了约束优化的预言机复杂度。

本文研究了Blum-Gladyshev噪声下的非凸随机优化，其中梯度方差随与初始点的距离增长。证明了带有动量的归一化SGD和方差缩减STORM方法的收敛性保证，在某些条件下达到了极小极大最优速率。