ICML-Regret Minimization in Stochastic Non-Convex Learning via a Proximal-G ...

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Regret Minimization in Stochastic Non-Convex Learning
               via a Proximal-Gradient Approach

                Nadav Hallak 1 Panayotis Mertikopoulos 2 Volkan Cevher 3

             Abstract                problems, and they can adapt to different measures of
                                 regret under different oracle feedback assumptions, e.g.,
    This paper develops a methodology for regret
                                 perfect/stochastic gradients or bandit feedback.    For
    ...

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关键词：Minimization Stochastic Learning Stochast earning