論文の概要: Lifelong Bandit Optimization: No Prior and No Regret

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15513v3
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 05:18:54.252221
• Title: Lifelong Bandit Optimization: No Prior and No Regret
• Title（参考訳）: Lifelong Bandit Optimization:前も後もなし、レグレットなし
• Authors: Felix Schur, Parnian Kassraie, Jonas Rothfuss, Andreas Krause
• Abstract要約: 我々は,過去の経験から学習することで環境に適応するアルゴリズムであるLIBOを開発した。 カーネルが未知だが、すべてのタスク間で共有されるカーネル構造を仮定する。 我々のアルゴリズムは、任意のカーネル化または線形バンディットアルゴリズムと組み合わせて、最適な性能を保証できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.94238868711952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning algorithms are often repeatedly applied to problems with similar structure over and over again. We focus on solving a sequence of bandit optimization tasks and develop LIBO, an algorithm which adapts to the environment by learning from past experience and becomes more sample-efficient in the process. We assume a kernelized structure where the kernel is unknown but shared across all tasks. LIBO sequentially meta-learns a kernel that approximates the true kernel and solves the incoming tasks with the latest kernel estimate. Our algorithm can be paired with any kernelized or linear bandit algorithm and guarantees oracle optimal performance, meaning that as more tasks are solved, the regret of LIBO on each task converges to the regret of the bandit algorithm with oracle knowledge of the true kernel. Naturally, if paired with a sublinear bandit algorithm, LIBO yields a sublinear lifelong regret. We also show that direct access to the data from each task is not necessary for attaining sublinear regret. We propose F-LIBO, which solves the lifelong problem in a federated manner.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは、しばしば同様の構造を持つ問題に何度も適用される。 我々は,バンディット最適化の一連の課題を解決することに集中し,過去の経験から学習し,その過程でよりサンプル効率の高い環境適応アルゴリズムであるliboを開発した。 カーネルが未知だがすべてのタスク間で共有されるカーネル構造を仮定する。 LIBOは、真核を近似したカーネルを順次メタ学習し、最新のカーネル推定で入力タスクを解決する。 提案アルゴリズムは,任意のカーネル化あるいは線形バンディットアルゴリズムと組み合わせて,オラクル最適性能を保証する。つまり,タスク数が増えるにつれて,各タスクに対するLIBOの後悔は,真のカーネルのオラクル知識によるバンディットアルゴリズムの後悔に収束する。 当然、sublinear banditアルゴリズムとペアリングすれば、liboはsublinear lifelong regretとなる。 また,各タスクからのデータへの直接アクセスは,サブリニアな後悔を実現するために必要ではないことを示す。 本稿では,F-LIBOを提案する。

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