論文の概要: GBOSE: Generalized Bandit Orthogonalized Semiparametric Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08781v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 19:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 16:33:31.425947
• Title: GBOSE: Generalized Bandit Orthogonalized Semiparametric Estimation
• Title（参考訳）: GBOSE: 一般化帯域直交半パラメトリック推定
• Authors: Mubarrat Chowdhury, Elkhan Ismayilzada, Khalequzzaman Sayem and Gi-Soo Kim
• Abstract要約: そこで本稿では,半パラメトリック報酬モデルを用いた新たなアルゴリズムを提案する。 我々の研究は、同じアクションフィルタリング法に基づいて構築されたアルゴリズムを提案することによって、同様の報酬モデルを用いて、最先端の複雑さの別の代表的アルゴリズムの範囲を広げる。 本研究は,2本以上の腕を持つ症例に対して,既知の半パラメトリックバンディットアルゴリズムから,これらの手法の優位性を確認するためのシミュレーション結果と,その上界の複雑さを導出したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In sequential decision-making scenarios i.e., mobile health recommendation systems revenue management contextual multi-armed bandit algorithms have garnered attention for their performance. But most of the existing algorithms are built on the assumption of a strictly parametric reward model mostly linear in nature. In this work we propose a new algorithm with a semi-parametric reward model with state-of-the-art complexity of upper bound on regret amongst existing semi-parametric algorithms. Our work expands the scope of another representative algorithm of state-of-the-art complexity with a similar reward model by proposing an algorithm built upon the same action filtering procedures but provides explicit action selection distribution for scenarios involving more than two arms at a particular time step while requiring fewer computations. We derive the said complexity of the upper bound on regret and present simulation results that affirm our methods superiority out of all prevalent semi-parametric bandit algorithms for cases involving over two arms.
• Abstract（参考訳）: 逐次意思決定シナリオ、すなわち、モバイルヘルスレコメンデーションシステム 収益管理 コンテキストマルチアームのバンディットアルゴリズムは、そのパフォーマンスに注目を集めている。 しかし、既存のアルゴリズムのほとんどは、厳密にパラメトリックな報酬モデルの仮定に基づいて構築されている。 本研究では,既存の半パラメトリックアルゴリズムにおいて,半パラメトリック報酬モデルを用いた新たなアルゴリズムを提案する。 我々の研究は、同じアクションフィルタリング手順に基づいて構築されたアルゴリズムを提案しながら、計算を少なくしながら、特定のステップで2つ以上の腕を含むシナリオに対して明示的な行動選択分布を提供することにより、同様の報酬モデルを用いて、最先端の複雑さの別の代表的アルゴリズムの範囲を広げる。 後悔に対する上界の複雑さを導出し,本手法が一般的な半パラメトリックバンディットアルゴリズムから2本以上の腕を含む場合の優位性を肯定するシミュレーション結果を得る。

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