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2/05/2026

[機器學習] 關於 Tokenization

最近在看 tokenization 的數學基礎,發現非常有趣,以下簡單介紹其相關的基礎內容,有興趣的讀者可以參考標準計算理論的書比如 M. Sipser, Introduction to the Theory of Computation。


Definition (Alphabet): 一個字母表(Alphabet),記作 $\Sigma$, 是一個有限非空集合。其元素 $s \in \Sigma$ 稱作符元 (symbols)

Example 1: $\Sigma := \{0,1\}$ 收集了兩個符元 $0$ 與 $1$,可用在表達二進制的世界。

Example 2: $\Sigma := \{a,b,c,\dots, z\}$ 為基礎英文字母表,收集了26 個符元 $a,b,c\dots,z$,可用在表達英文文字的世界。 接著定義字串(string)。

嚴格來說字串是一組有限序列: 

Definition (String): 一個在字母表 $\Sigma$ 上,具有長度為 $n$ 的字串(string)是一個函數 $w: \{1,\dots, n\} \to \Sigma$。一般而言寫我們將此字串記為序列 $$w :=c_1c_2 \dots c_n$$ 其中 $c_i := w(i)$ 為第 $i$ 個位置的符元。 

Definition (Empty String) 存在一個唯一長度為 $0$ 的字串,記作 $\varepsilon$,代表空序列。  

Definition (Concatenation): 令 $x:=x_1 x_2 \cdots x_n$ 且 $y:= y_1 \cdots y_m$ 分別為長度為 $n$ 與 $m$ 的兩個字串。我們定義串接(concatenation) $x \cdot y$ (或簡記為 $xy$ ) 為一個長度為 $n+m$ 的字串,其定義如下: \begin{align*} (xy)_k = \begin{cases} x_k & \text{if } 1 \le k \le n \\ y_{k-n} & \text{if } n < k \le n+m \end{cases} \end{align*}

Remark (Monoid Structure): 所有字串所成的集合為基於 concatenation 算子之下的么半群 (monoid),亦即具備有可結合(associative)二元運算和單位元素(identity)的代數結構:
  1.     Associativity: 對任何字串 $x,y,z$而言,我們有 $ (xy)z = x(yz). $    
  2.     Identity: 存在一個字串 $\varepsilon$ 使得 $ x \varepsilon = \varepsilon x = x. $    

以下我們先看個例子。

Example: 考慮 $\Sigma :=\{ \texttt{a}, \cdots \texttt{z} \}$。並考慮字串 $x:= \texttt{no}$ (長度為 $n=2$) 與字串 $y:= \texttt{way}$ (長度為 $m=3$)。現在我們計算 concatenation $z:=x\cdot y$ 。新字串 $z$ 的長度為 $n+m = 2+3 = 5$。如果要找出新字串 $z$ 第1個到第5個元素分別為何,我們可以根據前述定義: \begin{align*} (xy)_k = \begin{cases} x_k & \text{if } 1 \le k \le 2 \\ y_{k-n} & \text{if } 2 < k \le 5 \end{cases} \end{align*} 
  •  當 $k=1:$ $1\leq 2$,則 $z_1= x_1 = \texttt{n}$ 
  •  當 $k=2:$ $2\leq 2$,則 $z_2= x_2 = \texttt{o}$ 
  •  當 $k=3:$ $3 > 2$,則 $z_3= y_{3-2} = y_1 = \texttt{w}$ 
  •  當 $k=4:$ $4 > 2$,則 $z_4= y_{4-2} = y_2 = \texttt{a}$ 
  •  當 $k=5:$ $5 > 2$,則 $z_5= y_{5-2} = y_3=\texttt{y}$ 
 故我們得到 $z= x \cdot y = \texttt{noway}$ 


接著我們透過遞迴建構對所有可能的字串: 

以下我們進一步建構形式語言: 


Definition (Power of an Alphabet): 令 $\Sigma$ 為一個字母表。我們以歸納法定義 $\Sigma$ 的冪次 (powers) ,記作 $\Sigma^n$ 。定義如下: 
  1. $\Sigma^0 =\{\varepsilon\}$。亦即包含空字串的集合 
  2. $\Sigma^1 = \Sigma$ 
  3. 對任意 $n \geq 1$而言,定義 $\Sigma^{n+1} :=\{w x: w \in \Sigma^n, x \in \Sigma\}$

Definition (Kleene Star): 我們稱集合 $\Sigma^*$ 為 Kleene star,若該集合為 $\Sigma$ 所有冪次的可數無窮聯集,亦即 $$ \Sigma^* := \bigcup_{n=0}^\infty \Sigma^n = \Sigma^0 \cup (\Sigma \times \Sigma) \cup (\Sigma \times \Sigma \times \Sigma) \cup \dots $$ 換言之,$\Sigma^*$ 為由字母表 $\Sigma$ 所生成的所有有限字串的集合。 

Remark: 注意到這邊使用的是 Kleene star $\Sigma^*$ 而非單一的 Cartesian product $\Sigma^n$。這是因為 Cartesian product $\Sigma^n = \Sigma \times \Sigma \times \cdots \Sigma$ 僅定義了固定長度 $n$ 的序列空間(類似固定維度的向量空間)。然而,形式語言必須包含任意有限長度字串,因此必須透過對所有可能的長度 $n$ 取聯集 $\cup_n^\infty \Sigma^n$ 來建構。

=======
The Tokenization Problem. 現在我們引入字彙集 (vocabulary) $\mathcal{V}$ ,並將 tokenization 定義為串接的反問題。

Definition (Vocabulary): 一個字彙集 vocabulary $\mathcal{V}$ 為 $\Sigma^*$ 的有限子集。亦即 $\mathcal{V} \subseteq \Sigma^*$ 且 $|\mathcal{V}| < \infty$  

Definition (Valid Tokenization): 令 $s \in \Sigma^*$ 為目標字串。 $s$ 的 tokenization over $\mathcal{V}$ 為字串序列 $(t_1,t_2, \dots, t_k)$ 使得 
1. Validity. 對任意 $i$, $t_i \in \mathcal{V}$ 
2. Reconstruction. $s = t_1 t_2 \cdots t_k$ (串接後還原為 $s$ ) 


Theorem (Existence of Tokenization): 令 $\Sigma$ 為字母表且 $\mathcal{V} \subseteq \Sigma^*$ 為字彙集。若 $\Sigma \subseteq \mathcal{V}$,則對任意字串 $s \in \Sigma^*$,必存在至少一個 tokenization of $s$ over $\mathcal{V}$。 

Proof. 取任意字串 $s \in \Sigma^*$。由 $\Sigma^*$ 定義,存在 $n \in \mathbb{N}_0$ 使得 $s \in \Sigma^n$。以下我們分兩個情況討論: 
  Case 1. 若 $n=0$,則 $s = \varepsilon$。空序列即為一個 valid tokenization。 
  Case 2. 若 $n > 0$,根據 Powers of an Alphabet 的定義,字串 $s$ 可表示為序列 $c_1 c_2 \dots c_n$,其中每個 $c_i \in \Sigma$。由於前提可知 $\Sigma \subseteq \mathcal{V}$,故對所有 $i \in \{1, \dots, n\}$,我們有 $c_i \in \mathcal{V}$。現在建構序列 $$ T := (c_1, c_2, \dots, c_n) $$ 由於 $T$ 的每個元素都屬於 $\mathcal{V}$ 且其 concatenation 結果為 $s$,故 $T$ 為 valid tokenization。至此證畢。 $\square$ 

Corollary: 若 $\Sigma \not\subseteq \mathcal{V}$,則存在至少一個 $s \in \Sigma^*$ 使得其不存在 valid tokenization. 

Example: 考慮$\Sigma = \{ \text{a}, \dots, \text{z} \}$ 為基礎英文字母表。設字彙集為 $\mathcal{V}$ 為一組英文單字:$\mathcal{V} := \{ \text{apple}, \text{banana} \}$。注意到此處 $\Sigma \not\subseteq \mathcal{V}$,例如 'c' $\in \Sigma$ 但是 'c' $\notin \mathcal{V}$。若現在輸入字串 $s = \text{cat}$,則 $s$ 沒有辦法 tokenize,因為無法由 $\mathcal{V}$ 中的元素串接而成。

11/09/2019

[機器學習] 主成分分析 (1)

以下我們介紹機器學習/統計學習理論 中把 高維度資料 降維 的一種常用工具,稱作 主成分分析 (Principal Component Analysis)。假設我們有 $n$ 組 $m$ 維度 (去除平均) 資料點集,下圖 顯示 $n=100$ 組 $m=2$ 維 資料點集

注意到上述資料集已經先預先處理使其資料集 中心 在 $(0,0)$。任意(有限維度)資料集皆可預先做此處理將其資料點的平均值 預先 移除。此為主成分分析的首要步驟。


主成分分析(Principal Component Analysis):
我們的目標為 找到一個向量 ${\bf x} \neq {\bf 0}$ 使得 由此向量所 線性張成(span) 的子空間,記作 $X:=span\{{\bf x}\}$ ,能 最佳適配我們得資料集 (此 subspace $X$ 又稱作 "best line ") 使得\[
\min_{\bf x} \sum_{i=1}^n d_i^2
\]其中 $d_i$ 為第 $i$ 個 資料點 到此  best line (subspace) $X$ 的距離。

Comments: (1) 此處最佳 "best line" 意指我們要找 ${\bf x}$ 使得 資料點到此 best line 的距離平方最小,此想法可參閱下方示意圖,其中 ${\bf a}_i$ 為代表 第 $i$ 個資料點的向量,$proj_X{\bf a}_i$ 代表 ${\bf a}_i$ 投影到 我們的 subspace $X$ 的投影向量。

(2) 當然,距離平方最小並不是唯一的選擇,讀者可以考慮使用 $\sum_i |d_i|$ 當作 最佳化的目標函數或者其他種類的目標函數,但為求簡單起見,且符合經典 主成分分析的內容,在此我們僅考慮 距離平方誤差 作為我們的 目標函數。

(3) 由下圖,讀者不難發現對任意資料向量 ${\bf a}_i$ 而言,此向量 與 subspace $X$ 的 距離平方 $d_i^2$ 可表為
\[
d_i^2  = \| {\bf a}_i - proj_X {\bf a}_i \|_2^2
\]其中 $proj_X {\bf a}_i$ 表示 ${\bf a}_i$ 投影到 subspace $X$ 的向量 。


Claim: 令資料矩陣 \[ A:= \begin{bmatrix} -{\bf a}_1^T- \\ -{\bf a}_2^T- \\ \vdots\\ -{\bf a}_n^T- \end{bmatrix} \in \mathbb{R}^{n \times m} \]則存在 ${\bf x}={\bf v}_1$  為 1st right-singular vector of $A$ 使得
\[
\min_{{\bf x}} \sum_{i=1}^n d_i^2 = \sigma_2^2+\cdots + \sigma_n^2
\]其中 $\sigma_1$ 為 $A$ 的 1st singular value 。

Proof: 對任意資料向量 ${\bf a}_i \in \mathbb{R}^m$ 而言,${\bf a}_i$ 與 待定向量 ${\bf x} \in X$ 的 距離平方 $d_i^2$ 可表為
\[
\begin{align*} d_i^2 & = \| {\bf a}_i - proj_{\bf x} {\bf a}_i \|_2^2 \\
&= \bigg\|{\bf a}_i - \frac{ {\bf a}_i^T {\bf x}}{ {\bf x}^T {\bf x}  }{\bf x} \bigg\|_2^2\\
 & = \bigg\|{\bf a}_i - \frac{ {\bf x}^T {\bf a}_i}{{\bf x}^T {\bf x}}{\bf x} \bigg\|_2^2\\ & = \bigg\|{\bf a}_i - \frac{ {\bf x} ({\bf x}^T {\bf a}_i)}{{\bf x}^T {\bf x} }\bigg\|_2^2\\
 & = \bigg\|\bigg( I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x}} \bigg) {\bf a}_i \bigg\|_2^2\\
 & = \bigg(\bigg( I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x} } \bigg) {\bf a}_i \bigg)^T \bigg(\bigg( I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x} } \bigg) {\bf a}_i \bigg)\\
 & = {\bf a}_i ^T \bigg( I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x}} \bigg)^T \bigg( I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x} } \bigg) {\bf a}_i \\
 & = {\bf a}_i ^T \underbrace{\bigg( I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x} } \bigg)^2}_{= I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x}} }{\bf a}_i \\
 & = {\bf a}_i ^T \bigg( I - \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x} } \bigg){\bf a}_i \\
 & = {\bf a}_i ^T {\bf a}_i - {\bf a}_i ^T \frac{ {\bf x} {\bf x}^T }{{\bf x}^T {\bf x}}{\bf a}_i \\ \end{align*}
\]注意到 $${\bf a}_i^T{\bf x} {\bf x}^T {\bf a}_i = \underbrace{({\bf a}_i^T{\bf x})}_{\in \mathbb{R}} \underbrace{({\bf x}^T {\bf a}_i)}_{\in \mathbb{R}} ={\bf x}^T ({\bf a}_i {\bf a}_i^T) {\bf x} $$故 \[ d_i^2 = {\bf a}_i ^T {\bf a}_i - \frac{ {\bf x}^T ( {\bf a}_i {\bf a}_i^T) {\bf x} }{\|{\bf x}\|}
\] 回憶我們的目標是要找到向量 ${\bf x} \neq {\bf 0}$ 使得 \[
\min_{{\bf x}} \sum_{i=1}^n d_i^2
\]上式等價於
\[
\min_{\bf x} \sum_{i=1}^n \bigg( {\bf a}_i ^T {\bf a}_i - \frac{ {\bf x}^T ( {\bf a}_i {\bf a}_i^T) {\bf x} }{{\bf x}^T {\bf x}} \bigg) = n {\bf a}_i ^T {\bf a}_i + \min_{\bf x} \bigg( - \frac{ {\bf x}^T ( \sum_{i=1}^n {\bf a}_i {\bf a}_i^T) {\bf x} }{{\bf x}^T {\bf x}}\bigg) 
\] 注意到第一項與 ${\bf x}$ 無關,利用 $\min_x -f(x)$ 等價為 $\max_x f(x)$ 我們可將上述最佳化問題等價為 \[ \max_{\bf x}\frac{ {\bf x}^T ( \sum_{i=1}^n {\bf a}_i {\bf a}_i^T) {\bf x} }{{\bf x}^T {\bf x}} \] 由 FACT 1,我們可知
\[ A^T A = \sum_{i=1}^n {\bf a}_i {\bf a}_i^T
\] 故我們最終的最佳化問題為找到向量 ${\bf x}$ 使得
\[
\max_{\bf x} \frac{{\bf x}^T A^T A {\bf x}}{{\bf x}^T {\bf x}} = \max_{\bf x} \frac{\|A {\bf x}\|_2^2}{\|{\bf x}\|_2^2} = \|A\|_2^2 \;\;\;\; (*)
\] 由 下方 FACT 2 可知 \[ \|A \|_2^2 = \sigma_1^2 \] 且 ${\bf x} = {\bf v}_1$, the 1st right-singular vector。此結果非常容易觀察:當 ${\bf x} = {\bf v}_1$ 則 $A{\bf v}_1 = \sigma_1 {\bf u}_1$ 故
\[
\frac{\|A {\bf x}\|_2^2}{\|x\|_2^2} = \frac{\|A {\bf v}_1\|_2^2}{\|{\bf u}_1\|_2^2} = \frac{\sigma_1^2 \|{\bf u}_1\|}{\|{\bf u}_1\|_2^2} = \sigma_1^2
\]故 ${\bf x}={\bf v}_1$ 取到最大值 $\|A \|=\sigma_1^2$,換言之,
\[
\min_{\bf x} \sum_{i=1}^n d_i^2 = (\sigma_1^2+...+\sigma_n^2 )- \sigma_1^2 = \sigma_2^2+\cdots + \sigma_n^2
\] 至此證明完畢。 $\square$


Comments:
1. ${\bf v}_1$ 又稱 $A$ 的 第一主成分 (the first principal component of $A$)

FACT 1: $A:= \begin{bmatrix} -{\bf a}_1^T- \\ -{\bf a}_2^T- \\ \vdots\\ -{\bf a}_n^T- \end{bmatrix} \in \mathbb{R}^{n \times m}$ 則
\[
A^TA = \sum_{i=1}^{n} {\bf a}_i {\bf a}_i^T
\]

Remark: 上述等式有個非常類似的結果與 矩陣的 trace 有關,我們順道在此紀錄:如果 $A:=\begin{bmatrix}{\bf a}_1 & {\bf a}_2 & \cdots {\bf a}_n \end{bmatrix} \in \mathbb{R}^{m \times n}$ 則
\[
\sum_{i=1}^n {\bf a}_i^T {\bf a}_i = trace(A^TA)
\]

FACT 2:
(a) 任意 $m \times n$ 矩陣 $A$ 的 2-norm $\|A\|_2 = \sigma_1$
(b) 任意 $m \times n$ 矩陣 $A$ 的 Fronbenious norm $\|A\|_F := \sqrt{\sigma_1^2+\sigma_2^2+\cdots + \sigma_n^2}$

10/07/2019

[機器學習] 回歸問題應用例:Dow Jones 指數的 回歸模型估計

考慮歷史 Dow Jones 指數如下圖所示


令 $v(t)$ 表示 從1795年到 2019年每年的 Dow Jones 指數其中 $t=1,1,\ldots,T$ 且 $t=1$表示 1795年,$t=T$表示至今 (上圖為2019年,但任意年皆可)。由上圖,我們假設 $v_t$ 可由以下 指數函數 近似:亦即  $v: \mathbb{N} \to \mathbb{R}$ 滿足
\[
v(t):= e^{at+b}
\]其中  $t=1,...,T$,$a,b$ 為 待估計參數。我們想問是否能找出 $a,b$ 使得我們可以用此模型來預估未來 Dow Jones 指數的走向:

上述問題可化簡為回歸問題。首先對 $v_t$ 等式兩邊同取 $\log$,我們可得
\[
\log v(t) = at+b
\]故對任意 $t=1,...,T$我們有
\[
\begin{bmatrix}\log v(1)\\\log v(2)\\ \vdots \\ \log v(T) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix}1 & 1 \\ 2 & 1 \\ 3 & 1\\ \vdots & \vdots \\ T & 1  \end{bmatrix} \begin{bmatrix} a\\b\end{bmatrix}
\]
令  ${\bf x}=[a \;\; b]^T$,${\bf b}=\begin{bmatrix}\log v(1) & \log v(2) & \vdots \log v(T) \end{bmatrix}^T$ 且 $$A:=\begin{bmatrix}1 & 1 \\ 2 & 1 \\ 3 & 1\\ \vdots & \vdots \\ T & 1  \end{bmatrix} \in \mathbb{R}^{T \times 2} $$ 則我們得到 $
A{\bf x} = {\bf b}
$ 。由於 $T>>2$,方程 $A{\bf x} = {\bf b}$無解 (參閱 comment 2),但我們可問是否有近似解。為此, 欲求解 ${\bf x}$ 一種常見的手段是採用最小平方法:考慮以下無拘束最小平方最佳化問題
\[
\min_{{\bf x} \in \mathbb{R}^2 }\|A{\bf x} - {\bf b}\|_2^2
\]讀者不難驗證上述問題之解必定滿足以下 normal equation
\[
A^TA{\bf x} = A^T {\bf b}
\]由於 $A$矩陣之 columns 為線性獨立,$A^TA$為 positive definite 其反矩陣存在,故可得解
\begin{align*}
\widehat{{\bf x}}&:=(A^TA)^{-1}A^T{\bf b}
\end{align*}

Comments:
1. 讀者可進一步分析
$$A^TA = \begin{bmatrix}1 & 2& \cdots &T\\ 1 & 1 & \cdots & 1  \end{bmatrix} \begin{bmatrix}1 & 1 \\ 2 & 1 \\ 3 & 1\\ \vdots & \vdots \\ T & 1  \end{bmatrix}   = \begin{bmatrix} \sum_{t=1}^T t^2 & \sum_{t=1}^T t \\ \sum_{t=1}^T t & T \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{T(T+1)(2T+1)}{6} & \frac{T(T+1)}{2} \\ \frac{T(T+1)}{2} & T \end{bmatrix}
$$故其反矩陣
\[
(A^TA)^{-1} = \frac{1}{\frac{T^2(T+1)(2T+1)}{6} -  \bigg(\frac{T(T+1)}{2} \bigg)^2 } \begin{bmatrix} T & - \frac{T(T+1)}{2} \\ - \frac{T(T+1)}{2} &  \frac{T(T+1)(2T+1)}{6}  \end{bmatrix}
\]


2. 令 $A \in \mathbb{R}^{m\times n}$,${\bf b}\in\mathbb{R}^{m}$,${\bf x} \in \mathbb{R}^n$。考慮 $A{\bf x} = {\bf b}$為一線性系統方程。我們說此系統有解 若且唯若
\[
rank(A) = rank([A|{\bf b}])
\]在上述 Dow Jones 指數的例子中,讀者不難驗證 $rank(A)=2$ 但是 $rank([A|{\bf b}])=3$。故原方程 $A{\bf x} = {\bf b}$無解。












2/05/2015

[機器學習] Prediction with Expert Advice - exp strategy

Prediction with Expert Advice, PWEA 又稱 repeated game ( 預測者 v.s. 外部環境)

此 PWEA 運作過程如下:
假設有 $N$ 個專家(expert);對 預測回合  $t := 1,2,...T$,
STEP1:環境會產生 1. 專家建議 $\{f_{i,t}\}_{i=1}^N$ 與 2. 真實輸出 $y_t$ (我們想要預測此值,但目前未知)
STEP2 :我們 獲得 前述 由環境產生的 該回合 專家建議
STEP3:我們由專家建議 建構 該回合的 預測函數 $\hat p_t$
STEP4:一旦完成 $\hat p_t$,我們可獲得真實輸出 $y_t$,此時 可計算 loss $l(\hat p_t, y_t)$ 且 對每一個 (第 $i$ 個) 專家 而言,可計算其對應 loss $l(f_{i,t},y_t)$

目標:使 cumulative regret 最小
\[{R_T}: = \sum\limits_{t = 1}^T l ({{\hat p}_t},{y_t}) - \underbrace {\mathop {\min }\limits_{i = 1,...,N} \sum\limits_{t = 1}^T l ({f_{i,t}} - {y_t})}_{{\rm{Best\;\;expert\;\;in\;\;hindersight}}}\]最好的情況是 $R(T) = o(T) $ 亦即 當 $T \to \infty$,$R_T/T \to 0$

General PWEA Strategy
對每一個專家 $i$ ,透過 給定適當的權重 weight $w_{i,t}$ 來反映我們對此專家的信心。最常見的方法為使用 Weighted Average or Weighted majority。
\[{\hat p_t}: = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,t}}{f_{i,t}}} }}{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,t}}} }}
\]
那麼權重該如何計算?
對時刻 $t+1$ 而言,我們定義 $\eta := \ln q$ 則
\[\begin{array}{l}
{w_{i,t + 1}} = {w_{i,t}}{\left( {\frac{1}{q}} \right)^{{l_{i,t}}}} = {w_{i,t}}{\left( {\frac{1}{q}} \right)^{l\left( {{f_{i,t}},{y_t}} \right)}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = {w_{i,t}}{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)^{l\left( {{f_{i,t}},{y_t}} \right)}}
\end{array}\]

Comment
注意到
\[\begin{array}{l}
{w_{i,t + 1}} = {w_{i,t}}{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)^{l\left( {{f_{i,t}},{y_t}} \right)}}\\
 \Rightarrow \left\{ \begin{array}{l}
{w_{i,2}} = {w_{i,1}}{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)^{l\left( {{f_{i,1}},{y_1}} \right)}}\\
{w_{i,3}} = {w_{i,2}}{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)^{l\left( {{f_{i,2}},{y_2}} \right)}} = {w_{i,1}}{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)^{l\left( {{f_{i,1}},{y_1}} \right) + l\left( {{f_{i,2}},{y_2}} \right)}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array} \vdots
\end{array} \right.
\end{array}\]故我們有
\[{w_{i,t}} = {w_{i,1}}{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)^{\sum\limits_{s = 1}^{t - 1} {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} }}\]
且我們可進一步定義在時刻 $t$ 的總權重
\[
W_t := \sum_{i=1}^N w_{i,t}
\]

==================
Theorem: 假設 loss $l$ 為取值為 $[0,1]$ 的 convex 函數,且 $w_{i,1} :=1$  則 exponentially strategy 保證 cumulative regret
\[
R_T \le \frac{\ln N}{\eta} + \frac{\eta T}{8}
\]==================

Proof:
首先觀察 $\ln W_{T+1}/W_1$ 的下界
\[\begin{array}{l}
\ln \left( {\frac{{{W_{T + 1}}}}{{{W_1}}}} \right) = \ln \left( {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,T + 1}}} }}{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,1}}} }}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \ln \left( {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,T + 1}}} }}{N}} \right) = \ln \left( {\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,T + 1}}} } \right) - \ln \left( N \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \ge \ln \left( {\mathop {\max }\limits_{1 \le i \le N} {w_{i,T + 1}}} \right) - \ln \left( N \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \ln \left( {\mathop {\max }\limits_{1 \le i \le N} {w_{i,1}}{{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)}^{\sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} }}} \right) - \ln \left( N \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \ln \left( {\mathop {\max }\limits_{1 \le i \le N} 1 \cdot {{\left( {{e^{ - \eta }}} \right)}^{\sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} }}} \right) - \ln \left( N \right)\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array}\left( {{w_{i,1}} = 1} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \mathop {\max }\limits_{1 \le i \le N} \ln \left( {{e^{ - \eta \sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} }}} \right) - \ln \left( N \right)\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array}\left( {{\rm{monotoncity}}\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array}{\rm{of}}\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array}{\rm{log}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \mathop {\max }\limits_{1 \le i \le N} \left( { - \eta \sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} } \right) - \ln \left( N \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} =  - \eta \mathop {\min }\limits_{1 \le i \le N} \left( {\sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} } \right) - \ln \left( N \right)\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array}\left( {{\rm{max}} - f =  - \min f} \right) \ \ \ \ \ \ \ \ (*)
\end{array}\]接著我們推導  $\ln W_{T+1}/W_1$ 的上界如下:首先觀察
\[\ln \left( {\frac{{{W_{T + 1}}}}{{{W_T}}}} \right) = \ln \left( {\frac{{{W_{T + 1}}}}{{{W_T}}}\frac{{{W_T}}}{{{W_{T - 1}}}}...\frac{{{W_3}}}{{{W_2}}}\frac{{{W_2}}}{{{W_1}}}} \right) = \sum\limits_{t = 1}^T {\ln \left( {\frac{{{W_{t + 1}}}}{{{W_t}}}} \right)} \]故
\[\begin{array}{l}
\ln \left( {\frac{{{W_{t + 1}}}}{{{W_t}}}} \right) = \ln \left( {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,t + 1}}} }}{{{W_t}}}} \right) = \ln \left( {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,t}}{e^{ - \eta l\left( {{f_{i,t}},{y_t}} \right)}}} }}{{{W_t}}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \ln \left( {E\left[ {{e^{ - \eta l\left( {{f_{I,t}},{y_t}} \right)}}} \right]} \right)\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array}\left( {P\left( {I = i} \right): = \frac{{{w_{i,t}}}}{{{W_t}}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le \eta E\left[ { - l\left( {{f_{I,t}},{y_t}} \right)} \right] + \frac{{{\eta ^2}{{\left( {1 - 0} \right)}^2}}}{8}\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array}\left( {{\rm{Hoeffding's}}\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array}{\rm{inequality}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} =  - \eta E\left[ {l\left( {{f_{I,t}},{y_t}} \right)} \right] + \frac{{{\eta ^2}}}{8}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le  - \eta l\left( {E\left[ {{f_{I,t}}} \right],{y_t}} \right) + \frac{{{\eta ^2}}}{8}\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array}\left( {{\rm{Jensen's}}\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array}{\rm{inequality}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} =  - \eta l\left( {{{\hat p}_t},{y_t}} \right) + \frac{{{\eta ^2}}}{8}\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array}
\end{array}\]上式最後一個等號成立因為:
\[{{\hat p}_t}: = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,t}}{f_{i,t}}} }}{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,t}}} }} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{w_{i,t}}{f_{i,t}}} }}{{{W_t}}} = \sum\limits_{i = 1}^N {\underbrace {\frac{{{w_{i,t}}}}{{{W_t}}}}_{ = P\left( {I = i} \right)}} {f_{i,t}} = E\left[ {{f_{I,t}}} \right]\]故我們有
\[\ln \left( {\frac{{{W_{T + 1}}}}{{{W_1}}}} \right) \le \sum\limits_{t = 1}^T {\left( { - \eta l\left( {{{\hat p}_t},{y_t}} \right) + \frac{{{\eta ^2}}}{8}} \right)} \ \ \ \ \ \ \ (\star)
\]現在總結 $(*)$ 與 $(\star)$ 可推知
\[\begin{array}{l}
 - \eta \mathop {\min }\limits_{1 \le i \le N} \left( {\sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} } \right) - \ln \left( N \right) \le \ln \left( {\frac{{{W_{T + 1}}}}{{{W_1}}}} \right) \le \sum\limits_{t = 1}^T {\left( { - \eta l\left( {{{\hat p}_t},{y_t}} \right) + \frac{{{\eta ^2}}}{8}} \right)} \\
 \Rightarrow  - \eta \mathop {\min }\limits_{1 \le i \le N} \left( {\sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} } \right) - \ln \left( N \right) \le  - \eta \sum\limits_{t = 1}^T {l\left( {{{\hat p}_t},{y_t}} \right) + \frac{{{\eta ^2}}}{8}T} \\
 \Rightarrow \eta \sum\limits_{t = 1}^T {l\left( {{{\hat p}_t},{y_t}} \right)}  - \eta \mathop {\min }\limits_{1 \le i \le N} \left( {\sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} } \right) \le \frac{{{\eta ^2}}}{8}T + \ln \left( N \right)\\
 \Rightarrow \underbrace {\sum\limits_{t = 1}^T {l\left( {{{\hat p}_t},{y_t}} \right)}  - \mathop {\min }\limits_{1 \le i \le N} \left( {\sum\limits_{s = 1}^T {l\left( {{f_{i,s}},{y_s}} \right)} } \right)}_{ = {R_T}} \le \frac{\eta }{8}T + \frac{{\ln \left( N \right)}}{\eta } \ \ \ \ \square
\end{array}\]另外我們亦可求解最佳 $\eta$ 滿足 如下:
\[\begin{array}{l}
\frac{d}{{d\eta }}\left( {\frac{\eta }{8}T + \frac{{\ln \left( N \right)}}{\eta }} \right) = 0\\
 \Rightarrow {\eta ^*} = \sqrt {\frac{{8\ln \left( N \right)}}{T}}
\end{array}\]



[Call for Papers] IEEE TCST Special Issue: Advanced Control Technologies for Financial Systems

Submission deadline: February 1, 2027 https://ieeecss.org/publication/transactions-control-systems-technology/special-issues