Fugu-MT 論文翻訳(概要): Minimax Policy for Heavy-tailed Bandits

論文の概要: Minimax Policy for Heavy-tailed Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10493v2
Date: Wed, 18 Nov 2020 01:34:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 12:54:19.367853
Title: Minimax Policy for Heavy-tailed Bandits
Title（参考訳）: ヘビーテールバンドのミニマックス政策
Authors: Lai Wei and Vaibhav Srivastava
Abstract要約: 我々は、飽和経験平均を用いて、ガウス以下の報酬分布に対するミニマックスポリシー MOSS を修正し、ロバスト MOSS と呼ばれる新しいアルゴリズムを設計する。報酬分布に対する1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1+エプシロン=1。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.203602318836444
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the stochastic Multi-Armed Bandit (MAB) problem under worst-case regret and heavy-tailed reward distribution. We modify the minimax policy MOSS for the sub-Gaussian reward distribution by using saturated empirical mean to design a new algorithm called Robust MOSS. We show that if the moment of order $1+\epsilon$ for the reward distribution exists, then the refined strategy has a worst-case regret matching the lower bound while maintaining a distribution-dependent logarithm regret.
Abstract（参考訳）: 我々は,最悪の後悔と重み付き報酬分布の下で,確率的マルチアーマッド・バンドイット(MAB)問題を考察した。我々は、飽和経験平均を用いて、ガウス以下の報酬分布に対するミニマックスポリシー MOSS を修正し、ロバスト MOSS と呼ばれる新しいアルゴリズムを設計する。報酬分布に対する1+\epsilon$の注文がある場合、洗練された戦略は、分布依存の対数後悔を維持しながら、下限に合致する最悪のケースの後悔を持つ。

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