論文の概要: Extreme Bandits using Robust Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04433v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 17:24:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 16:35:48.655111
• Title: Extreme Bandits using Robust Statistics
• Title（参考訳）: ロバスト統計を用いた極端バンディット
• Authors: Sujay Bhatt, Ping Li, Gennady Samorodnitsky
• Abstract要約: 我々は,古典的バンディット設定における期待値とは対照的に,極端な値のみが関心を持つ状況に動機づけられたマルチアームバンディット問題を考える。 本研究では,ロバストな統計量を用いた分布自由アルゴリズムを提案し,統計特性を特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.6543086847761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider a multi-armed bandit problem motivated by situations where only the extreme values, as opposed to expected values in the classical bandit setting, are of interest. We propose distribution free algorithms using robust statistics and characterize the statistical properties. We show that the provided algorithms achieve vanishing extremal regret under weaker conditions than existing algorithms. Performance of the algorithms is demonstrated for the finite-sample setting using numerical experiments. The results show superior performance of the proposed algorithms compared to the well known algorithms.
• Abstract（参考訳）: 我々は,古典的バンディット設定における期待値とは対照的に,極端な値のみが関心を持つ状況に動機づけられたマルチアームバンディット問題を考える。 本研究では,ロバストな統計量を用いた分布自由アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,既存のアルゴリズムよりも弱い条件下での極端後悔を解消する。 数値実験による有限サンプル設定において,アルゴリズムの性能を示す。 その結果,提案アルゴリズムはよく知られたアルゴリズムと比較して優れた性能を示した。

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