論文の概要: Contextual Pandora's Box

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13114v1
• Date: Thu, 26 May 2022 02:43:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 14:25:11.210893
• Title: Contextual Pandora's Box
• Title（参考訳）: コンテキストPandoraのボックス
• Authors: Alexia Atsidakou, Constantine Caramanis, Evangelia Gergatsouli, Orestis Papadigenopoulos, Christos Tzamos
• Abstract要約: PandoraのBoxは最適化の問題であり、各選択肢の価値を探索する検索コストを最小限に抑えながら、意思決定者が良い選択肢を見つけなければならない。 この作業では、コンテキストを取り入れつつ、PandoraのBoxをオンライン設定に拡張します。 我々の主な成果は、全ての事前分布を正確に知る最適アルゴリズムと相反する非回帰アルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.15470738005437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pandora's Box is a fundamental stochastic optimization problem, where the decision-maker must find a good alternative while minimizing the search cost of exploring the value of each alternative. In the original formulation, it is assumed that accurate priors are given for the values of all the alternatives, while recent work studies the online variant of Pandora's Box where priors are originally unknown. In this work, we extend Pandora's Box to the online setting, while incorporating context. At every round, we are presented with a number of alternatives each having a context, an exploration cost and an unknown value drawn from an unknown prior distribution that may change at every round. Our main result is a no-regret algorithm that performs comparably well to the optimal algorithm which knows all prior distributions exactly. Our algorithm works even in the bandit setting where the algorithm never learns the values of the alternatives that were not explored. The key technique that enables our result is novel a modification of the realizability condition in contextual bandits that connects a context to the reservation value of the corresponding distribution rather than its mean
• Abstract（参考訳）: pandoraのボックスは基本的な確率的最適化問題であり、意思決定者は、各選択肢の価値を探求する検索コストを最小化しながら、優れた選択肢を見つけなければならない。 当初の定式化では、すべての選択肢の値に対して正確な事前が与えられていると仮定され、最近の研究では、先行が不明なPandoraのBoxのオンライン版が研究されている。 この作業では、コンテキストを取り入れながらPandoraのBoxをオンライン設定に拡張します。 各ラウンドで、各ラウンドで変化する可能性のある未知の事前分布から引き出されたコンテキスト、探索コスト、未知の値を持つ、いくつかの代替案が提示されます。 我々の主な成果は、全ての事前分布を正確に知る最適アルゴリズムと相反する非回帰アルゴリズムである。 我々のアルゴリズムはバンディット設定でも動作し、アルゴリズムは探索されなかった代替品の値を決して学習しない。 この結果を可能にする鍵となる手法は,コンテキストを平均ではなく対応する分布の予約値に結びつけるコンテキストバンディットにおける実現可能性条件の修正である。

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