論文の概要: Contextual Linear Bandits under Noisy Features: Towards Bayesian Oracles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1703.01347v4
• Date: Thu, 10 Oct 2024 05:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-13 14:57:55.540962
• Title: Contextual Linear Bandits under Noisy Features: Towards Bayesian Oracles
• Title（参考訳）: ノイズの多い特徴の下でのコンテキスト線形帯域:ベイジアンオラクルに向けて
• Authors: Jung-hun Kim, Se-Young Yun, Minchan Jeong, Jun Hyun Nam, Jinwoo Shin, Richard Combes,
• Abstract要約: 特徴不確実性の下での文脈線形帯域問題について検討する。 本分析により, 最適仮説は, 雑音特性に応じて, 基礎となる実現可能性関数から著しく逸脱しうることが明らかとなった。 これは、古典的アプローチが非自明な後悔境界を保証できないことを意味する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.9694455739978
• License:
• Abstract: We study contextual linear bandit problems under feature uncertainty, where the features are noisy and have missing entries. To address the challenges posed by this noise, we analyze Bayesian oracles given the observed noisy features. Our Bayesian analysis reveals that the optimal hypothesis can significantly deviate from the underlying realizability function, depending on the noise characteristics. These deviations are highly non-intuitive and do not occur in classical noiseless setups. This implies that classical approaches cannot guarantee a non-trivial regret bound. Therefore, we propose an algorithm that aims to approximate the Bayesian oracle based on the observed information under this model, achieving $\tilde{O}(d\sqrt{T})$ regret bound when there is a large number of arms. We demonstrate the proposed algorithm using synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 特徴不確実性の下での文脈線形帯域問題について検討する。 このノイズによって引き起こされる課題に対処するため,観測された雑音の特徴からベイズオラクルを解析した。 ベイズ解析により、最適仮説は、雑音特性に応じて、基礎となる実現可能性関数から著しく逸脱することができることが明らかとなった。 これらの偏差は非常に直観的ではなく、古典的なノイズのない設定では発生しない。 これは、古典的アプローチが非自明な後悔境界を保証できないことを意味する。 そこで本研究では,このモデルの下で観測された情報に基づいてベイズオラクルを近似することを目的としたアルゴリズムを提案し,多数のアームが存在する場合の後悔境界を$\tilde{O}(d\sqrt{T})$とする。 合成および実世界のデータセットを用いて提案アルゴリズムを実証する。

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