論文の概要: Fixed-Budget Best-Arm Identification in Contextual Bandits: A Static-Adaptive Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04763v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 01:32:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 15:05:38.693881
• Title: Fixed-Budget Best-Arm Identification in Contextual Bandits: A Static-Adaptive Algorithm
• Title（参考訳）: 文脈帯域における固定予算ベストアーム同定:静的適応アルゴリズム
• Authors: MohammadJavad Azizi, Branislav Kveton and Mohammad Ghavamzadeh
• Abstract要約: 固定予算設定におけるコンテキスト的包帯におけるベストアーム識別(BAI)の問題について検討する。 本稿では,段階的に進行し,各段階における準最適アームの一定割合を除去する汎用的逐次除去アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.09306589114725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of best-arm identification (BAI) in contextual bandits in the fixed-budget setting. We propose a general successive elimination algorithm that proceeds in stages and eliminates a fixed fraction of suboptimal arms in each stage. This design takes advantage of the strengths of static and adaptive allocations. We analyze the algorithm in linear models and obtain a better error bound than prior work. We also apply it to generalized linear models (GLMs) and bound its error. This is the first BAI algorithm for GLMs in the fixed-budget setting. Our extensive numerical experiments show that our algorithm outperforms the state of art.
• Abstract（参考訳）: 固定予算設定における文脈的バンディットにおけるbest-arm identification(bai)の問題について検討する。 段階的に進行し,各段階における最適アームの固定分数を除去できる汎用逐次除去アルゴリズムを提案する。 この設計は静的および適応的な割り当ての強みを生かしている。 このアルゴリズムを線形モデルで解析し,先行研究よりも優れた誤差境界を求める。 また,一般化線形モデル (glms) にも適用し,その誤差を限定した。 これは固定予算設定におけるGLMに対する最初のBAIアルゴリズムである。 我々の膨大な数値実験により、我々のアルゴリズムは芸術の状態を上回ります。

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