論文の概要: Bias-Robust Bayesian Optimization via Dueling Bandit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11802v1
• Date: Tue, 25 May 2021 10:08:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 14:27:39.447541
• Title: Bias-Robust Bayesian Optimization via Dueling Bandit
• Title（参考訳）: Duling Banditによるバイアス・ロバストベイズ最適化
• Authors: Johannes Kirschner and Andreas Krause
• Abstract要約: ベイジアン最適化は、観測が逆偏りとなるような環境において考慮する。 情報指向サンプリング(IDS)に基づくダリングバンディットの新しい手法を提案する。 これにより、累積的後悔保証を伴う帯域幅の並列化のための、最初の効率的なカーネル化アルゴリズムが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.82422045437126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider Bayesian optimization in settings where observations can be adversarially biased, for example by an uncontrolled hidden confounder. Our first contribution is a reduction of the confounded setting to the dueling bandit model. Then we propose a novel approach for dueling bandits based on information-directed sampling (IDS). Thereby, we obtain the first efficient kernelized algorithm for dueling bandits that comes with cumulative regret guarantees. Our analysis further generalizes a previously proposed semi-parametric linear bandit model to non-linear reward functions, and uncovers interesting links to doubly-robust estimation.
• Abstract（参考訳）: ベイジアン最適化は、例えば制御されていない隠された共同設立者によって観測が逆偏見されるような設定で検討する。 私たちの最初の貢献は、デュエルバンディットモデルに対する確立された設定の削減である。 次に,情報指向サンプリング(ids)に基づくデュエルバンディットに対する新しいアプローチを提案する。 これにより、累積後悔保証を伴うデュエルバンディットに対する最初の効率的なカーネル化アルゴリズムを得る。 本解析は,提案する半パラメトリック線形バンディットモデルを非線形報酬関数にさらに一般化し,二重ロバスト推定への興味深いリンクを明らかにする。

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