Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-Thompson Sampling

論文の概要: Meta-Thompson Sampling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06129v1
Date: Thu, 11 Feb 2021 17:07:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-12 14:21:38.907823
Title: Meta-Thompson Sampling
Title（参考訳）: メタトロンプソンサンプリング
Authors: Branislav Kveton, Mikhail Konobeev, Manzil Zaheer, Chih-wei Hsu, Martin Mladenov, Craig Boutilier, and Csaba Szepesvari
Abstract要約: 本稿では、未知の事前分布から引き出された問題インスタンスと相互作用し、よりよく探索することを学ぶトンプソンサンプリングの変種を提案する。我々のアルゴリズムは前者をメタ学習し、メタTSと呼ぶ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.98471817519713
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Efficient exploration in multi-armed bandits is a fundamental online learning problem. In this work, we propose a variant of Thompson sampling that learns to explore better as it interacts with problem instances drawn from an unknown prior distribution. Our algorithm meta-learns the prior and thus we call it Meta-TS. We propose efficient implementations of Meta-TS and analyze it in Gaussian bandits. Our analysis shows the benefit of meta-learning the prior and is of a broader interest, because we derive the first prior-dependent upper bound on the Bayes regret of Thompson sampling. This result is complemented by empirical evaluation, which shows that Meta-TS quickly adapts to the unknown prior.
Abstract（参考訳）: マルチアームバンディットの効率的な探索は、基本的なオンライン学習問題です。本研究では,未知の事前分布から引き出された問題インスタンスと対話することで,より深く探索することを学ぶ,トンプソンサンプリングの変種を提案する。アルゴリズムは事前学習を行い、Meta-TSと呼びます。 Meta-TSの効率的な実装を提案し、ガウス帯で分析します。我々の分析は,トンプソンサンプリングを後悔するベイズ層の最初の事前依存上界を導出するため,事前およびより幅広い興味を持つメタラーニングの利点を示している。この結果は、Meta-TSが未知の先行に迅速に適応することを示す経験的評価によって補完される。

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