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Jitendra Malik Arthur J. Chick教授，加利福尼亚州伯克利大学EECS分校，加利福尼亚州伯克利大学94720电子邮件：malik@berkeley.edu 逆增强算法学习 艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS 使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS 在部分可观察性下符合道德符合的自主系统 Nika Haghtalab-人@EECS 长马计划的离散预测表示 Vongani H. Maluleke-人@EECS
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艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS
𝜎次数均匀分布的时间；然后，大自然从此分布中取出输入。在这里，𝜎是一个参数，在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是，我们的结果适用于自适应对手，这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术，用于证明针对自适应对手的平滑算法保证，实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下（即，在整个输入分布序列中都提前承诺的对手）。我们将此技术应用于三种不同的问题：