論文の概要: An Optimization-based Algorithm for Non-stationary Kernel Bandits without Prior Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14775v1
• Date: Sun, 29 May 2022 21:32:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 14:06:55.478649
• Title: An Optimization-based Algorithm for Non-stationary Kernel Bandits without Prior Knowledge
• Title（参考訳）: 事前知識のない非定常カーネル帯域最適化アルゴリズム
• Authors: Kihyuk Hong, Yuhang Li, Ambuj Tewari
• Abstract要約: 本研究では,非定常性の度合いの事前知識を必要としない非定常カーネル帯域幅のアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、非定常カーネル帯域設定に関する以前の研究よりも、より厳密な動的後悔を享受する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.890686553141798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an algorithm for non-stationary kernel bandits that does not require prior knowledge of the degree of non-stationarity. The algorithm follows randomized strategies obtained by solving optimization problems that balance exploration and exploitation. It adapts to non-stationarity by restarting when a change in the reward function is detected. Our algorithm enjoys a tighter dynamic regret bound than previous work on the non-stationary kernel bandit setting. Moreover, when applied to the non-stationary linear bandit setting by using a linear kernel, our algorithm is nearly minimax optimal, solving an open problem in the non-stationary linear bandit literature. We extend our algorithm to use a neural network for dynamically adapting the feature mapping to observed data. We prove a dynamic regret bound of the extension using the neural tangent kernel theory. We demonstrate empirically that our algorithm and the extension can adapt to varying degrees of non-stationarity.
• Abstract（参考訳）: 我々は,非定常なカーネルバンドに対する事前知識を必要としないアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは探索と利用のバランスをとる最適化問題を解くことによって得られるランダム化戦略に従う。 報酬関数の変化が検出されたときに再起動することで、非定常に適応する。 このアルゴリズムは、非定常カーネルバンディット設定における以前の作業よりも、より強固な動的後悔を味わう。 さらに、線形カーネルを用いて非定常線形バンドイット設定に適用した場合、このアルゴリズムは最小限の最適値であり、非定常線形バンドイット文献の開問題を解く。 我々は、観測データに特徴マッピングを動的に適応するためにニューラルネットワークを使用するようにアルゴリズムを拡張した。 我々は神経接核理論を用いて拡張の動的後悔の限界を証明する。 我々のアルゴリズムと拡張が様々な非定常性に適応できることを実証的に証明する。

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