論文の概要: Complexity Analysis of a Countable-armed Bandit Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07243v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 00:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 17:12:21.553982
• Title: Complexity Analysis of a Countable-armed Bandit Problem
• Title（参考訳）: 可算武装バンディット問題の複雑性解析
• Authors: Anand Kalvit and Assaf Zeevi
• Abstract要約: 遊びの地平線上で期待される累積的後悔を最小限に抑えるという古典的問題を考察する。 我々は、$K=2$のとき、$mathcalOleft(log n right)$の率最適有限時間インスタンス依存後悔を実現するアルゴリズムを提案する。 問題に対する後悔の順序と複雑さは、古典的MAB問題と非常に類似していることを示しているが、アルゴリズム設計における性能境界の特性と健全な側面は、後者とはかなり異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.163501953373068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a stochastic multi-armed bandit (MAB) problem motivated by ``large'' action spaces, and endowed with a population of arms containing exactly $K$ arm-types, each characterized by a distinct mean reward. The decision maker is oblivious to the statistical properties of reward distributions as well as the population-level distribution of different arm-types, and is precluded also from observing the type of an arm after play. We study the classical problem of minimizing the expected cumulative regret over a horizon of play $n$, and propose algorithms that achieve a rate-optimal finite-time instance-dependent regret of $\mathcal{O}\left( \log n \right)$. We also show that the instance-independent (minimax) regret is $\tilde{\mathcal{O}}\left( \sqrt{n} \right)$ when $K=2$. While the order of regret and complexity of the problem suggests a great degree of similarity to the classical MAB problem, properties of the performance bounds and salient aspects of algorithm design are quite distinct from the latter, as are the key primitives that determine complexity along with the analysis tools needed to study them.
• Abstract（参考訳）: 確率的多腕バンディット問題(英語版)(mab) は ``large'' の作用空間に動機づけられ、それぞれ異なる平均的な報酬によって特徴づけられる、正確に$k$ のアームタイプを含むアームの集団によって与えられる。 意思決定者は、報酬分布の統計的性質や、異なる腕型の個体群分布に偏りがなく、また、プレー後の腕の種類も観察できない。 我々は,play $n$ の地平線上で予想される累積的後悔を最小化する古典的な問題を研究し,$\mathcal{o}\left( \log n \right)$ のレート最適有限時間インスタンス依存的後悔を達成するアルゴリズムを提案する。 また、インスタンスに依存しない(minimax)後悔は$K=2$であるときに$\tilde{\mathcal{O}}\left( \sqrt{n} \right)$であることを示す。 問題に対する後悔の順序と複雑さは、古典的MAB問題と大きな類似性を示しているが、アルゴリズム設計における性能境界と健全な側面は、それらを研究するのに必要な分析ツールとともに複雑さを決定する主要なプリミティブとは全く異なる。

関連論文リスト

• Pure Exploration for Constrained Best Mixed Arm Identification with a Fixed Budget [6.22018632187078]
  固定予算の制約付きベスト・ミックスアーム識別(CBMAI)問題を導入する。 目標は、与えられた学習予算$N$で、期待されるコストの制約によって期待される報酬を最大化する最高の混合アームを見つけることである。 我々は、(最良の混合アームの支持の)誤識別に関する理論上の上限を提供し、予算$N$で指数関数的に崩壊することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T22:35:11Z)
• Best Arm Identification with Fixed Budget: A Large Deviation Perspective [54.305323903582845]
  我々は、様々な武器の報酬間の経験的ギャップに基づいて、あらゆるラウンドで腕を拒絶できる真に適応的なアルゴリズムであるsredを提示する。 特に、様々な武器の報酬の間の経験的ギャップに基づいて、あらゆるラウンドで腕を拒絶できる真に適応的なアルゴリズムであるsredを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T13:17:43Z)
• Combinatorial Stochastic-Greedy Bandit [79.1700188160944]
  我々は,選択した$n$のアームセットのジョイント報酬以外の余分な情報が観測されない場合に,マルチアームのバンディット問題に対する新規グリーディ・バンディット(SGB)アルゴリズムを提案する。 SGBは最適化された拡張型コミットアプローチを採用しており、ベースアームの大きなセットを持つシナリオ用に特別に設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T11:08:25Z)
• Variance-Aware Regret Bounds for Stochastic Contextual Dueling Bandits [56.457634640638254]
  本稿では, 一般化線形モデル(GLM)から, デュエルアームのバイナリ比較を生成するコンテキストデュエルバンド問題について検討する。 本稿では,SupLinUCB型アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,計算効率と分散を意識したリセットバウンド$tilde Obig(dsqrtsum_t=1Tsigma_t2 + dbig)$を提案する。 我々の後悔は、比較が決定論的である場合の直感的な期待と自然に一致し、アルゴリズムは$tilde O(d)$ regretにのみ悩まされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T08:15:52Z)
• Stochastic Rising Bandits [40.32303434592863]
  本研究は、腕が単調に非減少している、安静時および安静時バンディットの特定の症例について検討する。 この特性により、ペイオフの規則性を利用して、厳密な後悔の限界を提供する、特別に構築されたアルゴリズムを設計することができる。 我々は,本アルゴリズムを実世界のデータセットに対するオンラインモデル選択問題や,複数の合成されたタスクに対する非定常MABの最先端手法と経験的に比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T17:30:45Z)
• Constrained Pure Exploration Multi-Armed Bandits with a Fixed Budget [4.226118870861363]
  固定予算の下で、制約のある純粋な探索、多武装バンディットの定式化を検討する。 本稿では,Successive Rejects フレームワークに基づく textscConstrained-SR というアルゴリズムを提案する。 また, ある特別な場合において, 関連する崩壊速度は情報理論的下界に対してほぼ最適であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T08:58:16Z)
• Mean-based Best Arm Identification in Stochastic Bandits under Reward Contamination [80.53485617514707]
  本稿では,ギャップベースアルゴリズムと逐次除去に基づく2つのアルゴリズムを提案する。 具体的には、ギャップベースのアルゴリズムでは、サンプルの複雑さは定数要素まで最適であり、連続的な除去では対数因子まで最適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-14T21:49:58Z)
• Universal and data-adaptive algorithms for model selection in linear contextual bandits [52.47796554359261]
  モデル選択の最も単純な非自明な例を考える: 単純な多重武装バンディット問題と線形文脈バンディット問題とを区別する。 データ適応的な方法で探索する新しいアルゴリズムを導入し、$mathcalO(dalpha T1- alpha)$という形式の保証を提供する。 我々のアプローチは、いくつかの仮定の下で、ネストされた線形文脈包帯のモデル選択に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T18:05:35Z)
• Problem Dependent View on Structured Thresholding Bandit Problems [73.70176003598449]
  我々は、Thresholding Bandit problem (TBP)における問題依存体制について検討する。 学習者の目的は、シーケンシャルゲームの終わりに、所定のしきい値を超える手段を持つアームセットを出力することである。 コンケーブ設定と単調設定の両方で誤差の確率を上下に設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T15:01:01Z)
• Recurrent Submodular Welfare and Matroid Blocking Bandits [22.65352007353614]
  最近の研究は、マルチアームバンディット問題(MAB)の研究に焦点をあてている。 我々は、任意のマトロイドに対して$ (1 - frac1e)$-approximation を得ることのできる新しいアルゴリズムのアイデアを開発した。 鍵となる要素は、相関的な(インターリーブされた)スケジューリング技術である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-30T21:51:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。