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Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2601.09825v1) liefert einen entscheidenden Durchbruch in der Analyse von Bandit- und Reinforcement-Learning-Algorithmen. Der Beitrag zeigt, dass die bisherige, auf der Eluder-Dimension basierende Theorie nicht in der Lage ist, erste‑Ordnung‑Regret‑Grenzen zu erzielen, und legt dafür einen klaren unteren Grenzwert für generalisierte lineare Modellklassen fest.

Die Vorhersage von Zeitreihen in mehreren Schritten ist für Entscheidungsträger in vielen Industriezweigen unverzichtbar. Künstliche Intelligenz, insbesondere neuronale Netzwerke, wird zunehmend eingesetzt, doch die Komplexität dieser Modelle bleibt ein entscheidendes Hindernis für die Genauigkeit der Prognosen.

Forscher haben eine neue Lernmethode für Boltzmann‑Maschinen entwickelt, die die bisherige Trainingszeit drastisch reduziert und gleichzeitig die Modellkomplexität über die traditionellen Restricted Boltzmann‑Maschinen (RBM) hinaus erweitert. Durch die Kombination eines parallelisierbaren Samplers, der auf der simulierten Bifurkation (SB) basiert, mit einer effizienten Temperaturabschätzung, können komplexere Modelle nun praktisch trainiert werden.

Der Beitrag untersucht die weit verbreitete Annahme, dass mehr Daten automatisch zu besseren Modellergebnissen führen. Durch gezielte Experimente mit unterschiedlichen Stichprobengrößen, Attributmengen und Modellkomplexitäten wird gezeigt, dass die Beziehung nicht immer linear verläuft und dass zusätzliche Daten manchmal sogar die Leistung verschlechtern können.