論文の概要: Multitask Bandit Learning Through Heterogeneous Feedback Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15390v2
• Date: Tue, 20 Jul 2021 00:27:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 22:09:14.557061
• Title: Multitask Bandit Learning Through Heterogeneous Feedback Aggregation
• Title（参考訳）: 不均一フィードバック集約によるマルチタスク帯域学習
• Authors: Zhi Wang, Chicheng Zhang, Manish Kumar Singh, Laurel D. Riek, Kamalika Chaudhuri
• Abstract要約: 我々は,この問題を,一組のプレイヤーが一組のアームと同時に相互作用する,$epsilon$-multi-player multi-armed bandit問題として定式化する。 我々は、異なるプレイヤーが収集した報酬を適応的に集約する高信頼な有界アルゴリズム、RobostAgg$(epsilon)$を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.923544685900055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many real-world applications, multiple agents seek to learn how to perform highly related yet slightly different tasks in an online bandit learning protocol. We formulate this problem as the $\epsilon$-multi-player multi-armed bandit problem, in which a set of players concurrently interact with a set of arms, and for each arm, the reward distributions for all players are similar but not necessarily identical. We develop an upper confidence bound-based algorithm, RobustAgg$(\epsilon)$, that adaptively aggregates rewards collected by different players. In the setting where an upper bound on the pairwise similarities of reward distributions between players is known, we achieve instance-dependent regret guarantees that depend on the amenability of information sharing across players. We complement these upper bounds with nearly matching lower bounds. In the setting where pairwise similarities are unknown, we provide a lower bound, as well as an algorithm that trades off minimax regret guarantees for adaptivity to unknown similarity structure.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のアプリケーションでは、複数のエージェントがオンラインのバンディット学習プロトコルで、高度に関連し、わずかに異なるタスクを実行する方法を学びたいと考えている。 我々は、この問題を$\epsilon$-multi-player multi-armed bandit問題として定式化し、プレイヤーのセットが腕のセットと同時に相互作用し、各アームに対して、すべてのプレイヤーの報酬分布は似ているが必ずしも同一ではない。 我々は、異なるプレイヤーが収集した報酬を適応的に集約する高信頼境界ベースアルゴリズム、ロバストagg$(\epsilon)$を開発した。 プレイヤー間での報酬分配の対方向の類似性に関する上限が分かっている場合、プレイヤー間での情報共有の快適性に依存するインスタンス依存の後悔保証を実現する。 これらの上界をほぼ一致する下界で補う。 ペア回りの類似性が不明な環境では、最小の後悔の保証から未知の類似性構造への適応性をトレードオフするアルゴリズムとともに、より低い境界を提供する。

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