論文の概要: Sequential Decision Problems with Weak Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11603v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 10:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 13:49:49.018733
• Title: Sequential Decision Problems with Weak Feedback
• Title（参考訳）: 弱フィードバックを用いた逐次決定問題
• Authors: Arun Verma
• Abstract要約: この論文は、観察されたフィードバックから行動を選択するために生じる損失を推測できない、教師なしの逐次選択問題に焦点を当てている。 また,特定の条件下で行動を選択する際に発生する損失を観測できるCensored Semi Banditsという新しい設定も導入する。 これらの問題は、医療、クラウドソーシング、セキュリティ、アダプティブリソースアロケーションなど、多くの分野で応用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1398743023989555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This thesis considers sequential decision problems, where the loss/reward incurred by selecting an action may not be inferred from observed feedback. A major part of this thesis focuses on the unsupervised sequential selection problem, where one can not infer the loss incurred for selecting an action from observed feedback. We also introduce a new setup named Censored Semi Bandits, where the loss incurred for selecting an action can be observed under certain conditions. Finally, we study the channel selection problem in the communication networks, where the reward for an action is only observed when no other player selects that action to play in the round. These problems find applications in many fields like healthcare, crowd-sourcing, security, adaptive resource allocation, among many others. This thesis aims to address the above-described sequential decision problems by exploiting specific structures these problems exhibit. We develop provably optimal algorithms for each of these setups with weak feedback and validate their empirical performance on different problem instances derived from synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: この論文は、観察されたフィードバックから行動を選択することによって生じる損失/逆の損失を推測できない、シーケンシャルな決定問題を考察する。 この論文の主要な部分は教師なしのシーケンシャル選択問題であり、観察されたフィードバックからアクションを選択する際に発生する損失を推測することはできない。 また,特定の条件下で行動を選択する際に発生する損失を観測できるCensored Semi Banditsという新しい設定も導入する。 最後に,通信ネットワークにおけるチャネル選択問題について検討し,他のプレーヤがラウンドでプレーするアクションを選択しない場合にのみ,アクションに対する報酬が観測される。 これらの問題は、医療、クラウドソーシング、セキュリティ、アダプティブリソース割り当てなど、多くの分野で応用されている。 本論文は,これらの課題の具体的構造を生かして,上記の逐次的決定問題に対処することを目的としている。 我々は,これらの設定に対して,弱いフィードバックで最適なアルゴリズムを開発し,合成および実データから導出する異なる問題インスタンスにおいて,その経験的性能を検証する。

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