Bandit Convex Optimisation

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 277 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781009607599

Full Description

This comprehensive reference brings readers to the frontier of research on bandit convex optimization or zeroth-order convex optimization. The focus is on theoretical aspects, with short, self-contained chapters covering all the necessary tools from convex optimization and online learning, including gradient-based algorithms, interior point methods, cutting plane methods and information-theoretic machinery. The book features a large number of exercises, open problems and pointers to future research directions, making it ideal for students as well as researchers.

Contents

Preface; 1. Introduction and problem statement; 2. Overview of methods and history; 3. Mathematical tools; 4. Bisection in one dimension; 5. Online gradient descent; 6. Self-concordant regularisation; 7. Linear and quadratic bandits; 8. Exponential weights; 9. Cutting plane methods; 10. Online Newton step; 11. Online Newton step for adversarial losses; 12. Gaussian optimistic smoothing; 13. Submodular minimisation; 14. Outlook; Appendix A. Miscellaneous; Appendix B. Concentration; Appendix C. Notation; Bibliography; Index.