HAL : hal-00595695, version 3

arXiv : 1105.4995

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v1 (25-05-2011)

v2 (30-08-2011)

v3 (15-02-2012)

Robust approachability and regret minimization in games with partial monitoring

Shie Mannor 1, Vianney Perchet 2, Gilles Stoltz 3, 4, 5

(23/01/2012)

Approachability has become a standard tool in analyzing earning algorithms in the adversarial online learning setup. We develop a variant of approachability for games where there is ambiguity in the obtained reward that belongs to a set, rather than being a single vector. Using this variant we tackle the problem of approachability in games with partial monitoring and develop simple and efficient algorithms (i.e., with constant per-step complexity) for this setup. We finally consider external regret and internal regret in repeated games with partial monitoring and derive regret-minimizing strategies based on approachability theory.

1 :	Department of Electrical Engineering - Technion (EE-Technion)
	Israel Institute of Technology
2 :	Centre de Mathématiques et de Leurs Applications (CMLA)
	CNRS : UMR8536 – École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan
3 :	Département de Mathématiques et Applications (DMA)
	CNRS : UMR8553 – Ecole normale supérieure de Paris - ENS Paris
4 :	Groupement de Recherche et d'Etudes en Gestion à HEC (GREGH)
	GROUPE HEC – CNRS : UMR2959
5 :	CLASSIC (INRIA Paris - Rocquencourt)
	Ecole normale supérieure de Paris - ENS Paris – INRIA

Domaine

:

Mathématiques/Statistiques Statistiques/Théorie Informatique/Apprentissage

hal-00595695, version 3

http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00595695

oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00595695

Contributeur : Gilles Stoltz <>

Soumis le : Mercredi 15 Février 2012, 15:19:50

Dernière modification le : Mercredi 15 Février 2012, 15:38:49