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Bernoulli Bandits中Top-Two算法的尖锐非渐近分析
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2026-10-02，arXiv发表伯努利多臂老虎机固定置信最佳臂识别研究，分析β-EB-TCI算法的尖锐非渐近行为。在经验最优臂成为真实最优臂且采样比例稳定于β附近时，停止时间为Tβ*(μ)log(1/δ)，且每个挑战者均被线性采样。
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2026-10-02 arXiv发布β-EB-TCI尖锐非渐近分析结果。Timeline
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Oct 2, 2026
- arXiv · Statistics Machine Learning$\beta$-EB-TCI 惩罚挑战者的尖锐非渐近分析：伯努利多臂老虎机固定置信最佳臂识别
summary_zh: 该研究针对伯努利多臂老虎机的固定置信最佳臂识别问题，分析了 $\beta$-EB-TCI 算法的尖锐非渐近行为。在经验最优臂成为真实最优臂且采样比例稳定在 $\beta$ 附近时，停止时间为 $T_{\beta}^{\star}(\mu)\log(1/\delta)$，且每个挑战者均被线性采样。
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