論文の概要: Graph Feedback via Reduction to Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08631v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 00:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 16:14:15.169027
• Title: Graph Feedback via Reduction to Regression
• Title（参考訳）: 回帰への還元によるグラフフィードバック
• Authors: Paul Mineiro
• Abstract要約: 本稿では,回帰への還元に基づくグラフフィードバックを用いて,文脈的帯域幅に対するアプローチを提示し,解析する。 結果として得られるアルゴリズムは実用的であり、既知のミニマックスレートを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.289846887298854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When feedback is partial, leveraging all available information is critical to minimizing data requirements. Graph feedback, which interpolates between the supervised and bandit regimes, has been extensively studied; but the mature theory is grounded in impractical algorithms. We present and analyze an approach to contextual bandits with graph feedback based upon reduction to regression. The resulting algorithms are practical and achieve known minimax rates.
• Abstract（参考訳）: フィードバックが部分的であれば、すべての利用可能な情報を活用することが、データ要件の最小化に不可欠である。 教師とバンディットの関係を補間するグラフフィードバックは広く研究されてきたが、成熟した理論は非実用的アルゴリズムに基づいている。 本稿では,回帰削減に基づくグラフフィードバックを用いたコンテキストバンディットのアプローチを提示,分析する。 得られたアルゴリズムは実用的で、既知のミニマックスレートを達成する。

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