論文の概要: Output-Weighted Sampling for Multi-Armed Bandits with Extreme Payoffs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10085v1
- Date: Fri, 19 Feb 2021 18:36:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-22 13:34:50.207283
- Title: Output-Weighted Sampling for Multi-Armed Bandits with Extreme Payoffs
- Title（参考訳）: 極端ペイオフを有するマルチアーマッドバンドの出力重み付きサンプリング
- Authors: Yibo Yang, Antoine Blanchard, Themistoklis Sapsis, Paris Perdikaris
- Abstract要約: 極度のペイオフを伴うバンディット問題におけるオンライン意思決定のための新しいタイプの獲得機能を提示する。
我々は,最も関連性が高いと考えられる盗賊を探索する新しいタイプの上位信頼境界(UCB)取得関数を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.1546439770774
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a new type of acquisition functions for online decision making in
multi-armed and contextual bandit problems with extreme payoffs. Specifically,
we model the payoff function as a Gaussian process and formulate a novel type
of upper confidence bound (UCB) acquisition function that guides exploration
towards the bandits that are deemed most relevant according to the variability
of the observed rewards. This is achieved by computing a tractable likelihood
ratio that quantifies the importance of the output relative to the inputs and
essentially acts as an \textit{attention mechanism} that promotes exploration
of extreme rewards. We demonstrate the benefits of the proposed methodology
across several synthetic benchmarks, as well as a realistic example involving
noisy sensor network data. Finally, we provide a JAX library for efficient
bandit optimization using Gaussian processes.
- Abstract（参考訳）: オンライン意思決定のための新しいタイプの取得機能を提示する 多腕およびコンテキストのバンディット問題 極端なペイオフを伴う。
具体的には、ペイオフ関数をガウス過程としてモデル化し、観測された報酬の変動に応じて最も関連性が高いと見なされるバンディットへの探索をガイドする新しいタイプの高信頼境界(UCB)取得関数を定式化する。
これは、入力に対する出力の重要性を定量化し、本質的には極端な報酬の探索を促進する \textit{attention mechanism} として機能する牽引可能な可能性比を計算することによって達成される。
提案手法のメリットをいくつかの合成ベンチマーク、およびノイズの多いセンサネットワークデータを含む現実的な例で示します。
最後に,ガウス過程を用いたバンドイット最適化のためのjaxライブラリを提供する。
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