論文の概要: Artificial Replay: A Meta-Algorithm for Harnessing Historical Data in Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00025v3
• Date: Wed, 09 Oct 2024 21:48:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:29:28.768583
• Title: Artificial Replay: A Meta-Algorithm for Harnessing Historical Data in Bandits
• Title（参考訳）: 人工リプレイ:バンド内の歴史的データを調和させるメタアルゴリズム
• Authors: Siddhartha Banerjee, Sean R. Sinclair, Milind Tambe, Lily Xu, Christina Lee Yu,
• Abstract要約: 任意のベースバンドアルゴリズムに履歴データを組み込むメタアルゴリズムであるArtificial-Replayを提案する。 我々は,Artificial-Replayが履歴データのごく一部しか使用していないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.42192958753171
• License:
• Abstract: Most real-world deployments of bandit algorithms exist somewhere in between the offline and online set-up, where some historical data is available upfront and additional data is collected dynamically online. How best to incorporate historical data to "warm start" bandit algorithms is an open question: naively initializing reward estimates using all historical samples can suffer from spurious data and imbalanced data coverage, leading to computation and storage issues-particularly for continuous action spaces. To address these challenges, we propose Artificial-Replay, a meta-algorithm for incorporating historical data into any arbitrary base bandit algorithm. We show that Artificial-Replay uses only a fraction of the historical data compared to a full warm-start approach, while still achieving identical regret for base algorithms that satisfy independence of irrelevant data (IIData), a novel and broadly applicable property that we introduce. We complement these theoretical results with experiments on (i) K-armed bandits and (ii) continuous combinatorial bandits, on which we model green security domains using real poaching data. Our results show the practical benefits of Artificial-Replayin reducing computation and space complexity, including for base algorithms that do not satisfy IIData.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界のバンディットアルゴリズムのデプロイは、オフラインとオンラインのセットアップの間どこかに存在し、いくつかの履歴データが事前に利用可能であり、追加データはオンラインで動的に収集される。 履歴データを"ウォームスタート(warm start)"バンディットアルゴリズムにどのように組み込むかは、オープンな疑問である。すべての歴史的なサンプルを使用して報酬推定を鼻で初期化すると、急激なデータと不均衡なデータカバレッジに悩まされ、特に連続的なアクション空間において、計算とストレージの問題が発生する。 これらの課題に対処するために,任意のベースバンドアルゴリズムに履歴データを組み込むメタアルゴリズムであるArtificial-Replayを提案する。 我々は,非関係なデータ(IIData)の独立性を満足するベースアルゴリズムに対して,まだ同じ後悔を犯しているにもかかわらず,その履歴データのごく一部しか利用していないことを示す。 我々はこれらの理論結果を実験で補完する。 (i)K武装の盗賊 (II) 実際の密猟データを用いてグリーンセキュリティドメインをモデル化した連続組合せ包帯。 この結果から,IIDataを満たさないベースアルゴリズムを含め,計算量や空間の複雑さを低減できる人工リプレインの実用的メリットが示された。

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