論文の概要: Multiscale Non-stationary Stochastic Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05289v1
• Date: Thu, 13 Feb 2020 00:24:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 09:43:21.492078
• Title: Multiscale Non-stationary Stochastic Bandits
• Title（参考訳）: マルチスケール非定常確率帯域
• Authors: Qin Ding, Cho-Jui Hsieh, James Sharpnack
• Abstract要約: 本稿では,非定常線形帯域問題に対して,Multiscale-LinUCBと呼ばれる新しいマルチスケール変更点検出法を提案する。 実験結果から,提案手法は非定常環境下での他の最先端アルゴリズムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.48992319018147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classic contextual bandit algorithms for linear models, such as LinUCB, assume that the reward distribution for an arm is modeled by a stationary linear regression. When the linear regression model is non-stationary over time, the regret of LinUCB can scale linearly with time. In this paper, we propose a novel multiscale changepoint detection method for the non-stationary linear bandit problems, called Multiscale-LinUCB, which actively adapts to the changing environment. We also provide theoretical analysis of regret bound for Multiscale-LinUCB algorithm. Experimental results show that our proposed Multiscale-LinUCB algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms in non-stationary contextual environments.
• Abstract（参考訳）: LinUCBのような線形モデルの古典的文脈帯域アルゴリズムは、アームの報酬分布は定常線形回帰によってモデル化されると仮定する。 線形回帰モデルが非定常である場合、linucbの後悔は時間とともに線形にスケールすることができる。 本稿では,変化環境に積極的に適応するマルチスケールlinucbと呼ばれる非定常線形バンディット問題のマルチスケール変化点検出手法を提案する。 また,Multiscale-LinUCBアルゴリズムに対する後悔境界の理論解析を行った。 実験結果から,提案手法は非定常環境における他の最先端アルゴリズムよりも優れていた。

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