論文の概要: Learning in Distributed Contextual Linear Bandits Without Sharing the Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04180v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 22:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 05:10:57.960211
• Title: Learning in Distributed Contextual Linear Bandits Without Sharing the Context
• Title（参考訳）: 文脈を共有しない分散文脈線形帯域での学習
• Authors: Osama A. Hanna, Lin F. Yang, Christina Fragouli
• Abstract要約: 文脈線形帯域はリッチで理論上重要なモデルであり、多くの実用的応用がある。 本稿では,分散メモリレス文脈線形帯域学習問題について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.70492757288025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextual linear bandits is a rich and theoretically important model that has many practical applications. Recently, this setup gained a lot of interest in applications over wireless where communication constraints can be a performance bottleneck, especially when the contexts come from a large $d$-dimensional space. In this paper, we consider a distributed memoryless contextual linear bandit learning problem, where the agents who observe the contexts and take actions are geographically separated from the learner who performs the learning while not seeing the contexts. We assume that contexts are generated from a distribution and propose a method that uses $\approx 5d$ bits per context for the case of unknown context distribution and $0$ bits per context if the context distribution is known, while achieving nearly the same regret bound as if the contexts were directly observable. The former bound improves upon existing bounds by a $\log(T)$ factor, where $T$ is the length of the horizon, while the latter achieves information theoretical tightness.
• Abstract（参考訳）: 文脈線形帯域はリッチで理論上重要なモデルであり、多くの実用的応用がある。 最近、このセットアップは、通信制約がパフォーマンスのボトルネックになり得る、特に大きな$d$次元空間から得られるコンテキストにおいて、無線上のアプリケーションに多くの関心を寄せている。 本稿では,文脈を観察し行動を取るエージェントが,文脈を知らないまま学習を行う学習者と地理的に分離される分散メモリレス文脈線形帯域学習問題について考察する。 我々は、コンテキストが分布から生成されると仮定し、未知のコンテキスト分布の場合、1コンテキストあたり$\approx 5d$bitと、コンテキスト分布が分かっている場合、1コンテキスト当たり$0$bitを使用する方法を提案する。 前者境界は既存の境界を$\log(T)$ factorで改善し、ここでは$T$は地平線の長さであり、後者は情報理論的厳密性を達成する。

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