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Stochastic Online Linear Regression: the Forward Algorithm to Replace Ridge

  • Université de Lille
  • ENS PARIS-SACLAY

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We consider the problem of online linear regression in the stochastic setting. We derive high probability regret bounds for online ridge regression and the forward algorithm. This enables us to compare online regression algorithms more accurately and eliminate assumptions of bounded observations and predictions. Our study advocates for the use of the forward algorithm in lieu of ridge due to its enhanced bounds and robustness to the regularization parameter. Moreover, we explain how to integrate it in algorithms involving linear function approximation to remove a boundedness assumption without deteriorating theoretical bounds. We showcase this modification in linear bandit settings where it yields improved regret bounds. Last, we provide numerical experiments to illustrate our results and endorse our intuitions.

langue originaleAnglais
titreAdvances in Neural Information Processing Systems 34 - 35th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2021
rédacteurs en chefMarc'Aurelio Ranzato, Alina Beygelzimer, Yann Dauphin, Percy S. Liang, Jenn Wortman Vaughan
EditeurNeural information processing systems foundation
Pages24430-24441
Nombre de pages12
ISBN (Electronique)9781713845393
étatPublié - 1 janv. 2021
Modification externeOui
Evénement35th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2021 - Virtual, Online
Durée: 6 déc. 202114 déc. 2021

Série de publications

NomAdvances in Neural Information Processing Systems
Volume29
ISSN (imprimé)1049-5258

Une conférence

Une conférence35th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2021
La villeVirtual, Online
période6/12/2114/12/21

Empreinte digitale

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