論文の概要: Top-m identification for linear bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10070v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 08:04:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 14:05:21.116026
• Title: Top-m identification for linear bandits
• Title（参考訳）: 線形包帯のTop-m識別
• Authors: Cl\'emence R\'eda (UP M\'edecine Paris Nord, INSERM), Emilie Kaufmann (CNRS, Lille DECCID SID), Andr\'ee Delahaye-Duriez (UP M\'edecine Paris Nord, INSERM)
• Abstract要約: 薬物再購入への適用を動機として, 線形バンディットモデルにおける最大平均のm $ge$ 1アームの同定に取り組むための最初のアルゴリズムを提案する。 これらのアルゴリズムはgap-indexフォーカスアルゴリズム(gifa)のジェネリックファミリーに属し、線形バンドイットにおけるトップm識別に導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by an application to drug repurposing, we propose the first algorithms to tackle the identification of the m $\ge$ 1 arms with largest means in a linear bandit model, in the fixed-confidence setting. These algorithms belong to the generic family of Gap-Index Focused Algorithms (GIFA) that we introduce for Top-m identification in linear bandits. We propose a unified analysis of these algorithms, which shows how the use of features might decrease the sample complexity. We further validate these algorithms empirically on simulated data and on a simple drug repurposing task.
• Abstract（参考訳）: 薬物再生産への応用に動機づけられ,固定信頼設定において,リニアバンディットモデルにおいて最大の手段を持つm$\ge$ 1アームの同定に取り組む最初のアルゴリズムを提案する。 これらのアルゴリズムはgap-indexフォーカスアルゴリズム(gifa)のジェネリックファミリーに属し、線形バンドイットにおけるトップm識別に導入する。 本稿では,これらのアルゴリズムを統一的に解析することにより,特徴量の使用がサンプルの複雑さを減らしうることを示す。 さらに,これらのアルゴリズムをシミュレーションデータと単純な薬剤再導入タスクで実証的に検証する。

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