論文の概要: Conditionally Risk-Averse Contextual Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13573v2
- Date: Sat, 8 Jul 2023 15:33:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 19:14:45.652274
- Title: Conditionally Risk-Averse Contextual Bandits
- Title（参考訳）: 条件付きリスク-逆コンテキスト帯域
- Authors: M\'onika Farsang and Paul Mineiro and Wangda Zhang
- Abstract要約: 平均ケース統計保証付きコンテキスト帯域は、リスク逆の状況では不十分である。
提案手法は,オンライン後悔の保証を施した最初のリスク-逆文脈的帯域幅アルゴリズムである。
最悪の結果を避けるべきさまざまなシナリオから実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894935073145252
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contextual bandits with average-case statistical guarantees are inadequate in
risk-averse situations because they might trade off degraded worst-case
behaviour for better average performance. Designing a risk-averse contextual
bandit is challenging because exploration is necessary but risk-aversion is
sensitive to the entire distribution of rewards; nonetheless we exhibit the
first risk-averse contextual bandit algorithm with an online regret guarantee.
We conduct experiments from diverse scenarios where worst-case outcomes should
be avoided, from dynamic pricing, inventory management, and self-tuning
software; including a production exascale data processing system.
- Abstract（参考訳）: 平均ケースの統計的保証を持つ文脈的帯域幅は、劣化した最悪のケースの振る舞いをトレードオフして平均パフォーマンスを向上させるため、リスク回避の状況では不十分である。
リスク・アバース・コンテキスト・バンディットを設計することは、探索が不可欠であるが、リスク・アバース・バンディットは報酬の分布全体に敏感であるため困難である。
動的な価格設定、在庫管理、セルフチューニングソフトウェアなど、最悪の結果を避けるべきさまざまなシナリオで実験を行い、本番のエクサスケールデータ処理システムを含む。
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