Fugu-MT 論文翻訳(概要): Indexed Minimum Empirical Divergence for Unimodal Bandits

論文の概要: Indexed Minimum Empirical Divergence for Unimodal Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01452v1
Date: Thu, 2 Dec 2021 17:48:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-03 13:43:39.105620
Title: Indexed Minimum Empirical Divergence for Unimodal Bandits
Title（参考訳）: ユニモーダルバンディットの指数付き最小経験的発散
Authors: Hassan Saber (CRIStAL, Scool), Pierre M\'enard (OVGU), Odalric-Ambrym Maillard (Scool)
Abstract要約: 単調構造を最適に活用するアルゴリズムであるIMED-UBを導入する。 IMED-UBは最先端のアルゴリズムと競合することを示す。
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 consider a multi-armed bandit problem specified by a set of one-dimensional family exponential distributions endowed with a unimodal structure. We introduce IMED-UB, a algorithm that optimally exploits the unimodal-structure, by adapting to this setting the Indexed Minimum Empirical Divergence (IMED) algorithm introduced by Honda and Takemura [2015]. Owing to our proof technique, we are able to provide a concise finite-time analysis of IMED-UB algorithm. Numerical experiments show that IMED-UB competes with the state-of-the-art algorithms.
Abstract（参考訳）: 一次元の家族指数分布の集合に一様構造を付与した多武装バンディット問題を考察する。本稿では,本多と竹村が2015年に導入したインデクテッド・ミニマル・エスピリカル・ディバージェンス(IMED)アルゴリズムに適応して,この一助構造を最適に活用するアルゴリズムであるIMED-UBを紹介する。本手法により, IMED-UBアルゴリズムの有限時間解析を簡潔に行うことができる。数値実験により、IMED-UBは最先端のアルゴリズムと競合することが示された。

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