Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantile Bandits for Best Arms Identification

論文の概要: Quantile Bandits for Best Arms Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11568v2
Date: Fri, 11 Jun 2021 12:17:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 07:16:19.929620
Title: Quantile Bandits for Best Arms Identification
Title（参考訳）: ベストアーム識別のための量子帯域
Authors: Mengyan Zhang and Cheng Soon Ong
Abstract要約: 多腕バンディットにおける最適な腕識別タスクの変種について検討する。リスクと逆の意思決定の問題によって動機づけられた当社の目標は、固定予算内で最高の$tau$-quantileの値を持つ、$m$の武器のセットを特定することです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.294977861990203
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider a variant of the best arm identification task in stochastic multi-armed bandits. Motivated by risk-averse decision-making problems, our goal is to identify a set of $m$ arms with the highest $\tau$-quantile values within a fixed budget. We prove asymmetric two-sided concentration inequalities for order statistics and quantiles of random variables that have non-decreasing hazard rate, which may be of independent interest. With these inequalities, we analyse a quantile version of Successive Accepts and Rejects (Q-SAR). We derive an upper bound for the probability of arm misidentification, the first justification of a quantile based algorithm for fixed budget multiple best arms identification. We show illustrative experiments for best arm identification.
Abstract（参考訳）: 確率的マルチアームバンディットにおける最適な腕識別タスクの変種を考察する。リスク回避的な意思決定問題に動機づけられた我々の目標は、固定予算内で最も高い$\tau$-quantile値を持つ1組の$m$armを特定することです。非減少ハザード率を持つ確率変数の順序統計および量子化に対する非対称な両側濃度不等式は、独立な関心を持つ可能性がある。これらの不等式により、逐次アクセプション・アンド・リジェクト(Q-SAR)の量子バージョンを分析する。我々は,固定予算複数腕識別のための分位数に基づくアルゴリズムの最初の正当化である腕誤認の確率の上限を導出する。最善の腕の識別実験を例示する。

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