論文の概要: A Non-asymptotic Approach to Best-Arm Identification for Gaussian Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12978v1
• Date: Thu, 27 May 2021 07:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 16:06:39.462847
• Title: A Non-asymptotic Approach to Best-Arm Identification for Gaussian Bandits
• Title（参考訳）: ガウス帯域のベストアーム同定に対する非漸近的アプローチ
• Authors: Antoine Barrier (UMPA-ENSL, LMO), Aur\'elien Garivier (UMPA-ENSL), Tom\'a\v{s} Koc\'ak (UMPA-ENSL)
• Abstract要約: 本稿では,ガウス変数の信頼度を一定に保ち,有界な手段と単位分散を持つベストアーム識別のための新しい戦略を提案する。 探索バイアスサンプリング(Exploration-Biased Sampling)と呼ばれるこの戦略は、必ずしも最適ではない。
• 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: We propose a new strategy for best-arm identification with fixed confidence of Gaussian variables with bounded means and unit variance. This strategy called Exploration-Biased Sampling is not only asymptotically optimal: we also prove non-asymptotic bounds occurring with high probability. To the best of our knowledge, this is the first strategy with such guarantees. But the main advantage over other algorithms like Track-and-Stop is an improved behavior regarding exploration: Exploration-Biased Sampling is slightly biased in favor of exploration in a subtle but natural way that makes it more stable and interpretable. These improvements are allowed by a new analysis of the sample complexity optimization problem, which yields a faster numerical resolution scheme and several quantitative regularity results that we believe of high independent interest.
• Abstract（参考訳）: 有界な手段と単位分散を持つガウス変数の信頼度を固定した最良アーム識別のための新しい戦略を提案する。 探索バイアスサンプリングと呼ばれるこの戦略は漸近的に最適であるだけでなく、高い確率で生じる非漸近境界も証明する。 私たちの知る限りでは、このような保証を持つ最初の戦略です。 探索バイアスサンプリング(Exploration-Biased Smpling)は、微妙だが自然な方法で探索を好んでおり、より安定し、解釈しやすくしています。 これらの改善は、より高速な数値解法と高利害関係にあるいくつかの定量正則性結果をもたらすサンプル複雑性最適化問題の新たな解析によって可能となる。

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