論文の概要: Bandit Social Learning: Exploration under Myopic Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07425v4
• Date: Fri, 3 Nov 2023 22:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 01:04:34.185589
• Title: Bandit Social Learning: Exploration under Myopic Behavior
• Title（参考訳）: バンド・ソーシャル・ラーニング : 神秘的行動による探索
• Authors: Kiarash Banihashem, MohammadTaghi Hajiaghayi, Suho Shin, Aleksandrs Slivkins
• Abstract要約: オンラインプラットフォーム上でのレビューによって動機付けられた社会学習のダイナミクスについて検討する。 エージェントはまとめて単純なマルチアームのバンディットプロトコルに従うが、各エージェントは探索を伴わずにミオプティカルに振る舞う。 このような振る舞いに対して,スターク学習の失敗を導出し,好意的な結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.75758600464338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study social learning dynamics motivated by reviews on online platforms. The agents collectively follow a simple multi-armed bandit protocol, but each agent acts myopically, without regards to exploration. We allow a wide range of myopic behaviors that are consistent with (parameterized) confidence intervals for the arms' expected rewards. We derive stark learning failures for any such behavior, and provide matching positive results. As a special case, we obtain the first general results on failure of the greedy algorithm in bandits, thus providing a theoretical foundation for why bandit algorithms should explore.
• Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォーム上でのレビューによって動機付けられた社会学習のダイナミクスについて検討する。 エージェントはまとめて単純なマルチアームのバンディットプロトコルに従うが、各エージェントは探索に関係なくミオプティカルに振る舞う。 我々は、腕の期待される報酬に対して、(パラメータ化された)信頼区間と整合した幅広い明視行動を許容する。 私たちはこのような行動に対して、ひどい学習失敗を導き出し、一致するポジティブな結果を与えます。 特殊な場合として,bandits における greedy アルゴリズムの故障に関する最初の一般的な結果を得ることにより,bandit アルゴリズムが探索すべき理由に関する理論的基礎を提供する。

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