Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unifying Clustered and Non-stationary Bandits

論文の概要: Unifying Clustered and Non-stationary Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02463v1
Date: Sat, 5 Sep 2020 04:58:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-21 20:33:53.750018
Title: Unifying Clustered and Non-stationary Bandits
Title（参考訳）: クラスターと非定常バンディットの統一
Authors: Chuanhao Li, Qingyun Wu and Hongning Wang
Abstract要約: 非定常的盗賊とオンラインの盗賊のクラスタリングは、文脈的盗賊の制約的な仮定を解き放つ。本研究では,非定常帯域に対する変化検出と,オンライン帯域クラスタリングのためのクラスタ識別をシームレスに行う均質性試験を提案する。厳密な後悔分析と広範な経験的評価により,提案手法の価値が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.12992652938055
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Non-stationary bandits and online clustering of bandits lift the restrictive assumptions in contextual bandits and provide solutions to many important real-world scenarios. Though the essence in solving these two problems overlaps considerably, they have been studied independently. In this paper, we connect these two strands of bandit research under the notion of test of homogeneity, which seamlessly addresses change detection for non-stationary bandit and cluster identification for online clustering of bandit in a unified solution framework. Rigorous regret analysis and extensive empirical evaluations demonstrate the value of our proposed solution, especially its flexibility in handling various environment assumptions.
Abstract（参考訳）: 非定常バンディットとオンラインバンディットクラスタリングは、コンテキストバンディットの制限的な仮定を解除し、多くの重要な現実世界シナリオに対するソリューションを提供する。これら2つの問題を解決する本質はかなり重なるが、それぞれ独立して研究されている。本稿では,この2つのバンドイット研究を,非定常バンドイットに対する変化検出とクラスタ識別を,統合されたソリューション・フレームワークでシームレスに処理する均質性テストという概念の下で結合する。厳密な後悔分析と広範な経験的評価は,提案するソリューション,特に様々な環境仮定を扱う際の柔軟性の価値を示している。

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