論文の概要: Slowly Changing Adversarial Bandit Algorithms are Efficient for Discounted MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09056v3
• Date: Sun, 10 Mar 2024 02:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 18:09:04.243717
• Title: Slowly Changing Adversarial Bandit Algorithms are Efficient for Discounted MDPs
• Title（参考訳）: ゆっくりと変化するadversarial banditアルゴリズムは割引mdpに効率的である
• Authors: Ian A. Kash, Lev Reyzin and Zishun Yu
• Abstract要約: 強化学習は、長期計画の地平線と未知の遷移カーネルのさらなる困難を伴って、多武装のバンディット問題を一般化する。 また, 無限水平割引マルコフ決定過程において, 逆帯域設定における最適後悔を達成するために, 徐々に変化する逆帯域設定アルゴリズムが最適後悔を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.68896183306706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning generalizes multi-armed bandit problems with additional difficulties of a longer planning horizon and unknown transition kernel. We explore a black-box reduction from discounted infinite-horizon tabular reinforcement learning to multi-armed bandits, where, specifically, an independent bandit learner is placed in each state. We show that, under ergodicity and fast mixing assumptions, any slowly changing adversarial bandit algorithm achieving optimal regret in the adversarial bandit setting can also attain optimal expected regret in infinite-horizon discounted Markov decision processes, with respect to the number of rounds $T$. Furthermore, we examine our reduction using a specific instance of the exponential-weight algorithm.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、長い計画の地平線と未知のトランジションカーネルのさらなる困難を伴うマルチアームのバンディット問題を一般化する。 無限水平タブラ強化学習から多武装バンディットへのブラックボックスの削減について検討し、具体的には各州に独立したバンディット学習者が配置される。 エルゴード性および高速混合仮定の下では, 無限水平割引マルコフ決定過程において, 対向バンディット設定において最適後悔を達成し, ゆっくりと変化する任意の対向バンディットアルゴリズムが最適後悔を達成できることが示される。 さらに,指数重み付けアルゴリズムの具体例を用いて,削減について検討する。

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