論文の概要: Sample Complexity of an Adversarial Attack on UCB-based Best-arm Identification Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05692v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 02:31:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:34:48.500008
• Title: Sample Complexity of an Adversarial Attack on UCB-based Best-arm Identification Policy
• Title（参考訳）: UCBに基づくベストアーム識別ポリシーに対する敵攻撃のサンプル複雑さ
• Authors: Varsha Pendyala
• Abstract要約: マルチアームバンディット(MAB)において,報酬に対する敵対的摂動の問題について検討する。 I focus on a adversarial attack to a UCB type best-arm identification policy applied to a MAB。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work I study the problem of adversarial perturbations to rewards, in a Multi-armed bandit (MAB) setting. Specifically, I focus on an adversarial attack to a UCB type best-arm identification policy applied to a stochastic MAB. The UCB attack presented in [1] results in pulling a target arm K very often. I used the attack model of [1] to derive the sample complexity required for selecting target arm K as the best arm. I have proved that the stopping condition of UCB based best-arm identification algorithm given in [2], can be achieved by the target arm K in T rounds, where T depends only on the total number of arms and $\sigma$ parameter of $\sigma^2-$ sub-Gaussian random rewards of the arms.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,Multi-armed bandit (MAB) において,報酬に対する敵の摂動の問題について考察する。 具体的には,確率MABに適用されたUCB型ベストアーム識別ポリシーに対する敵攻撃に焦点を当てる。 UCB攻撃は[1]で示され、ターゲットアームKを頻繁に引っ張る結果となる。 攻撃モデル[1]を使用して、ターゲットアームkを最良のアームとして選択するために必要なサンプル複雑さを導出しました。 I have found that the stop condition of UCB based best-arm identification algorithm in [2], can be achieved by the target arm K in T rounds, where T depends on the total number of arms and $\sigma$ parameter of $\sigma^2-$ sub-Gaussian random rewards of the arms。

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