論文の概要: Learning to Identify Top Elo Ratings: A Dueling Bandits Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04480v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 13:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 17:15:02.975685
• Title: Learning to Identify Top Elo Ratings: A Dueling Bandits Approach
• Title（参考訳）: トップエロ評価を識別する学習--デュエルバンドのアプローチ
• Authors: Xue Yan, Yali Du, Binxin Ru, Jun Wang, Haifeng Zhang, Xu Chen
• Abstract要約: 我々は,Elo評価(トッププレイヤー)のサンプル効率を改善するために,効率的なオンラインマッチングスケジューリングアルゴリズムを提案する。 具体的には、上位プレイヤーをデュエルバンドフレームワークで識別し、Eloの勾配ベースの更新に合わせてバンディットアルゴリズムを調整する。 我々のアルゴリズムは、競合ラウンドの数で$tildeO(sqrtT)$, sublinearを保証しており、多次元エロ評価にまで拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.495132915328025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Elo rating system is widely adopted to evaluate the skills of (chess) game and sports players. Recently it has been also integrated into machine learning algorithms in evaluating the performance of computerised AI agents. However, an accurate estimation of the Elo rating (for the top players) often requires many rounds of competitions, which can be expensive to carry out. In this paper, to improve the sample efficiency of the Elo evaluation (for top players), we propose an efficient online match scheduling algorithm. Specifically, we identify and match the top players through a dueling bandits framework and tailor the bandit algorithm to the gradient-based update of Elo. We show that it reduces the per-step memory and time complexity to constant, compared to the traditional likelihood maximization approaches requiring $O(t)$ time. Our algorithm has a regret guarantee of $\tilde{O}(\sqrt{T})$, sublinear in the number of competition rounds and has been extended to the multidimensional Elo ratings for handling intransitive games. We empirically demonstrate that our method achieves superior convergence speed and time efficiency on a variety of gaming tasks.
• Abstract（参考訳）: elo評価システムは、(チェス)ゲームやスポーツ選手のスキルを評価するために広く採用されている。 近年,コンピュータ化されたAIエージェントの性能評価において,機械学習アルゴリズムにも組み込まれている。 しかしながら、(トッププレイヤーの)エロ格付けの正確な評価は、しばしば多くの競技会を必要とするが、実行にはコストがかかる。 本稿では,トッププレイヤーを対象としたElo評価のサンプル効率を改善するために,効率的なオンラインマッチングスケジューリングアルゴリズムを提案する。 具体的には、上位プレイヤーをデュエル・バンディット・フレームワークを通じて識別・マッチングし、そのバンディット・アルゴリズムを勾配に基づくeloのアップデートに合わせる。 ステップ毎のメモリ容量と時間複雑性を一定に削減できることを,従来の最大化アプローチである$o(t)$ timeと比較した。 我々のアルゴリズムは、競合ラウンドの数で$\tilde{O}(\sqrt{T})$, sublinearという後悔の保証を持ち、非推移ゲームを扱うための多次元エロ評価にまで拡張されている。 本手法は,様々なゲーミングタスクにおいて,コンバージェンス速度と時間効率に優れることを示す。

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