論文の概要: Stochastic Linear Bandits Robust to Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03285v2
• Date: Tue, 27 Oct 2020 20:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 18:59:01.943724
• Title: Stochastic Linear Bandits Robust to Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 確率線形帯域は敵攻撃にロバスト
• Authors: Ilija Bogunovic, Arpan Losalka, Andreas Krause, Jonathan Scarlett
• Abstract要約: 我々はロバスト位相除去アルゴリズムの2つの変種を提供し、その1つは$C$を知っており、もう1つはそうでない。 いずれの変種も、倒壊しない場合には、それぞれ$C = 0$ となり、それぞれ追加の加法項が生じる。 文脈的設定では、単純な欲求的アルゴリズムは、明示的な探索を行わず、C$を知らないにもかかわらず、ほぼ最適加法的後悔項で証明可能な堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.665995707568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a stochastic linear bandit problem in which the rewards are not only subject to random noise, but also adversarial attacks subject to a suitable budget $C$ (i.e., an upper bound on the sum of corruption magnitudes across the time horizon). We provide two variants of a Robust Phased Elimination algorithm, one that knows $C$ and one that does not. Both variants are shown to attain near-optimal regret in the non-corrupted case $C = 0$, while incurring additional additive terms respectively having a linear and quadratic dependency on $C$ in general. We present algorithm independent lower bounds showing that these additive terms are near-optimal. In addition, in a contextual setting, we revisit a setup of diverse contexts, and show that a simple greedy algorithm is provably robust with a near-optimal additive regret term, despite performing no explicit exploration and not knowing $C$.
• Abstract（参考訳）: 我々は、報酬がランダムノイズの対象となるだけでなく、適切な予算C$(すなわち、時間的地平線における汚職の大きさの和の上限)の対象となる敵攻撃も対象とする確率論的線形バンドイット問題を考える。 我々はロバスト位相除去アルゴリズムの2つの変種を提供し、その1つは$C$を知っており、もう1つはそうでない。 どちらの変種も、非崩壊の場合、$C = 0$でほぼ最適に後悔することを示し、また、一般に$C$に線形および二次的な依存を持つ追加の加法項をそれぞれ引き起こす。 これらの加法項がほぼ最適であることを示すアルゴリズム独立下界を示す。 さらに、文脈的な設定では、様々な文脈のセットアップを再考し、単純な欲求的アルゴリズムは、明確な探索を行わず、C$を知らないにもかかわらず、ほぼ最適加法的後悔項で証明可能な堅牢性を示す。

関連論文リスト

• Stochastic Bandits Robust to Adversarial Attacks [33.278131584647745]
  本稿では,敵攻撃に対して頑健なマルチアームバンディットアルゴリズムについて検討する。 我々は、攻撃予算の知識の有無に関わらず、このモデルの2つのケースを調査する。 我々は、加法的あるいは乗法的な$C$依存項を持つ後悔境界を持つ2種類のアルゴリズムを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:41:35Z)
• Variance-Dependent Regret Bounds for Non-stationary Linear Bandits [52.872628573907434]
  報酬分布の分散と$B_K$の分散を利用するアルゴリズムを提案する。 Restarted Weighted$textOFUL+$とRestarted$textSAVE+$の2つの新しいアルゴリズムを紹介します。 特に、V_K$が$K$よりはるかに小さい場合、我々のアルゴリズムは、異なる設定下での非定常線形バンドレットの最先端結果よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T23:36:55Z)
• Replicability is Asymptotically Free in Multi-armed Bandits [45.729105054410745]
  この仕事の動機は、再現可能な機械学習の需要の増加にある。 特に、高い確率で、アルゴリズムのアクション列がデータセットに固有のランダム性の影響を受けないように、複製可能なアルゴリズムを考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T03:31:34Z)
• Combinatorial Stochastic-Greedy Bandit [79.1700188160944]
  我々は,選択した$n$のアームセットのジョイント報酬以外の余分な情報が観測されない場合に,マルチアームのバンディット問題に対する新規グリーディ・バンディット(SGB)アルゴリズムを提案する。 SGBは最適化された拡張型コミットアプローチを採用しており、ベースアームの大きなセットを持つシナリオ用に特別に設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T11:08:25Z)
• Corruption-Robust Algorithms with Uncertainty Weighting for Nonlinear Contextual Bandits and Markov Decision Processes [59.61248760134937]
  本稿では,$tildeO(sqrtT+zeta)$を後悔するアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、最近開発された線形文脈帯域からの不確実性重み付き最小二乗回帰に依存する。 本稿では,提案アルゴリズムをエピソディックなMDP設定に一般化し,まず汚職レベル$zeta$への付加的依存を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:04:56Z)
• A Robust Phased Elimination Algorithm for Corruption-Tolerant Gaussian Process Bandits [118.22458816174144]
  そこで本稿では,エポックで動作するロバストな除去型アルゴリズムを提案し,探索と頻繁な切替を併用して,小さなアクションサブセットを選択し,各アクションを複数タイミングで実行する。 我々のアルゴリズムであるGP Robust Phased Elimination (RGP-PE) は、探索とエクスプロイトによる汚職に対するロバストネスのバランスに成功している。 GPバンディット設定におけるロバスト性の最初の実証的研究を行い,アルゴリズムが様々な敵攻撃に対してロバストであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T21:19:36Z)
• Linear Contextual Bandits with Adversarial Corruptions [91.38793800392108]
  本稿では,敵対的腐敗の存在下での線形文脈的包帯問題について検討する。 逆汚染レベルに適応する分散認識アルゴリズムをC$で提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T02:53:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。