論文の概要: The Randomized Elliptical Potential Lemma with an Application to Linear Thompson Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07987v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 07:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 03:55:31.495761
• Title: The Randomized Elliptical Potential Lemma with an Application to Linear Thompson Sampling
• Title（参考訳）: 直線トンプソンサンプリングへの応用によるランダム化楕円ポテンシャル補題
• Authors: Nima Hamidi, Mohsen Bayati
• Abstract要約: 逐次学習におけるアルゴリズム解析や線形バンドイットなどの意思決定問題において広く用いられている、よく知られた楕円ポテンシャル補題のランダム化版を提案する。 我々のランダム化された楕円ポテンシャル補題は、観測ノイズと問題パラメータの事前分布に関するガウスの仮定を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.939683083130616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this note, we introduce a randomized version of the well-known elliptical potential lemma that is widely used in the analysis of algorithms in sequential learning and decision-making problems such as stochastic linear bandits. Our randomized elliptical potential lemma relaxes the Gaussian assumption on the observation noise and on the prior distribution of the problem parameters. We then use this generalization to prove an improved Bayesian regret bound for Thompson sampling for the linear stochastic bandits with changing action sets where prior and noise distributions are general. This bound is minimax optimal up to constants.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,逐次学習におけるアルゴリズム解析や確率線形バンドイットなどの意思決定問題において広く用いられている,有名な楕円ポテンシャル補題のランダム化版を提案する。 我々のランダム化された楕円ポテンシャル補題は、観測ノイズと問題パラメータの事前分布に関するガウスの仮定を緩和する。 次に,この一般化を用いて,線形確率バンディットに対するトンプソンサンプリングに拘束されたベイズ的後悔を,事前分布と雑音分布が一般的であるような動作集合を変化させて証明する。 この境界は定数まで最小値である。

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