論文の概要: Corralling Stochastic Bandit Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09255v3
- Date: Sun, 28 Feb 2021 07:33:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-20 19:26:13.278993
- Title: Corralling Stochastic Bandit Algorithms
- Title（参考訳）: コラリング確率バンディットアルゴリズム
- Authors: Raman Arora, Teodor V. Marinov, Mehryar Mohri
- Abstract要約: 相関アルゴリズムの後悔は、最も報酬の高い腕を含む最高のアルゴリズムの後悔よりも悪くはないことを示す。
最高報酬と他の報酬の差は、最高報酬と他の報酬の差に依存することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.10645564702416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of corralling stochastic bandit algorithms, that is
combining multiple bandit algorithms designed for a stochastic environment,
with the goal of devising a corralling algorithm that performs almost as well
as the best base algorithm. We give two general algorithms for this setting,
which we show benefit from favorable regret guarantees. We show that the regret
of the corralling algorithms is no worse than that of the best algorithm
containing the arm with the highest reward, and depends on the gap between the
highest reward and other rewards.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,確率的環境向けに設計した複数のバンディットアルゴリズムを結合する確率的バンディットアルゴリズムと,最良ベースアルゴリズムとほぼ同等の性能のコアリングアルゴリズムを考案することを目的とした。
この設定に2つの一般的なアルゴリズムを与え、好意的な後悔の保証の恩恵を示す。
相関アルゴリズムの後悔は、最高の報酬を持つarmを含む最高のアルゴリズムよりも悪くないことを示し、最高の報酬と他の報酬の間のギャップに依存することを示した。
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