Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stochastic differential equations for limiting description of UCB rule for Gaussian multi-armed bandits

論文の概要: Stochastic differential equations for limiting description of UCB rule for Gaussian multi-armed bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06423v1
Date: Mon, 13 Dec 2021 05:24:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-15 03:51:35.161580
Title: Stochastic differential equations for limiting description of UCB rule for Gaussian multi-armed bandits
Title（参考訳）: ガウス多武装バンディットのUPB則の記述を制限する確率微分方程式
Authors: Sergey Garbar
Abstract要約: 制御地平線サイズが既知の多腕バンディットの高信頼バウンド戦略をN$とみなす。平均報酬が次数$N-1/2$で異なる場合, 報酬の密分布に対してモンテカルロシミュレーションを行った。正規化された後悔が最大値よりも顕著に大きくないときの制御水平方向の最小サイズを推定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider the upper confidence bound strategy for Gaussian multi-armed bandits with known control horizon sizes $N$ and build its limiting description with a system of stochastic differential equations and ordinary differential equations. Rewards for the arms are assumed to have unknown expected values and known variances. A set of Monte-Carlo simulations was performed for the case of close distributions of rewards, when mean rewards differ by the magnitude of order $N^{-1/2}$, as it yields the highest normalized regret, to verify the validity of the obtained description. The minimal size of the control horizon when the normalized regret is not noticeably larger than maximum possible was estimated.
Abstract（参考訳）: ガウス多武装バンドの高信頼バウンド戦略を制御地平線サイズが既知の$N$で検討し、確率微分方程式と常微分方程式の系を用いて制限記述を構築する。腕に対する報酬は、未知の期待値と既知のばらつきを持つと仮定される。 1組のモンテカルロシミュレーションが、報酬の密分布の場合、平均報酬が、最も正規化された後悔を与えるため、$n^{-1/2}$の桁数によって異なり、得られた記述の妥当性を検証するために行われた。正規化された後悔が最大値よりも顕著に大きくない制御水平方向の最小サイズを推定した。

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