論文の概要: One Arrow, Two Kills: An Unified Framework for Achieving Optimal Regret Guarantees in Sleeping Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14998v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 19:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 14:48:01.631521
• Title: One Arrow, Two Kills: An Unified Framework for Achieving Optimal Regret Guarantees in Sleeping Bandits
• Title（参考訳）: 1人死亡、2人死亡:睡眠バンドで最適な規則を守るための統一フレームワーク
• Authors: Pierre Gaillard, Aadirupa Saha, Soham Dan
• Abstract要約: 本稿では,emphSleeping Bandits における emphInternal Regret' の問題に対処する。 我々は, 完全に逆の損失と有効性の連続であっても, その尺度においてサブ線形後悔をもたらすアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.896865106960423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of \emph{`Internal Regret'} in \emph{Sleeping Bandits} in the fully adversarial setup, as well as draw connections between different existing notions of sleeping regrets in the multiarmed bandits (MAB) literature and consequently analyze the implications: Our first contribution is to propose the new notion of \emph{Internal Regret} for sleeping MAB. We then proposed an algorithm that yields sublinear regret in that measure, even for a completely adversarial sequence of losses and availabilities. We further show that a low sleeping internal regret always implies a low external regret, and as well as a low policy regret for iid sequence of losses. The main contribution of this work precisely lies in unifying different notions of existing regret in sleeping bandits and understand the implication of one to another. Finally, we also extend our results to the setting of \emph{Dueling Bandits} (DB)--a preference feedback variant of MAB, and proposed a reduction to MAB idea to design a low regret algorithm for sleeping dueling bandits with stochastic preferences and adversarial availabilities. The efficacy of our algorithms is justified through empirical evaluations.
• Abstract（参考訳）: 我々は、完全に敵対的な設定における「emph{`Internal Regret'」の問題に対処し、また、マルチアーム・バンディット(MAB)の文献において、睡眠中の後悔という既存の概念の相互関係を引き合いに出し、その結果、その意味を分析する。 そこで我々は,完全に逆の損失と有効性の連続であっても,その尺度においてサブ線形後悔をもたらすアルゴリズムを提案した。 さらに、睡眠中の内的後悔は、常に外的後悔の度合いが低く、また、損失の連続に対する政策上の後悔の度合いが低いことを示す。 この作品の主な貢献は、睡眠包帯における既存の後悔の異なる概念を統一し、互いの含意を理解することである。 また,MABの嗜好フィードバックの変種である「emph{Dueling Bandits} (DB) の設定にも拡張し,確率的嗜好と対角的利用性を備えた睡眠障害帯を睡眠する低遅延アルゴリズムを設計するための MAB アイデアの削減を提案した。 アルゴリズムの有効性は経験的評価によって正当化される。

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