論文の概要: MNL-Bandit in non-stationary environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02504v1
- Date: Sat, 4 Mar 2023 21:10:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 19:21:32.280919
- Title: MNL-Bandit in non-stationary environments
- Title（参考訳）: 非定常環境におけるMNL-Bandit
- Authors: Ayoub Foussoul, Vineet Goyal, Varun Gupta
- Abstract要約: 我々は,$tildeOleft(min left sqrtNTL;,; Nfrac13(Delta_inftyK)frac13 Tfrac23 + sqrtNTrightright)$の最悪の動的後悔を伴うアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7737587389928793
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we study the MNL-Bandit problem in a non-stationary
environment and present an algorithm with worst-case dynamic regret of
$\tilde{O}\left( \min \left\{ \sqrt{NTL}\;,\;
N^{\frac{1}{3}}(\Delta_{\infty}^{K})^{\frac{1}{3}} T^{\frac{2}{3}} +
\sqrt{NT}\right\}\right)$. Here $N$ is the number of arms, $L$ is the number of
switches and $\Delta_{\infty}^K$ is a variation measure of the unknown
parameters. We also show that our algorithm is near-optimal (up to logarithmic
factors). Our algorithm builds upon the epoch-based algorithm for stationary
MNL-Bandit in Agrawal et al. 2016. However, non-stationarity poses several
challenges and we introduce new techniques and ideas to address these. In
particular, we give a tight characterization for the bias introduced in the
estimators due to non stationarity and derive new concentration bounds.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、非定常環境におけるMNL-Bandit問題について検討し、最悪のケースで、$\tilde{O}\left( \min \left\{ \sqrt{NTL}\;,\; N^{\frac{1}{3}}(\Delta_{\infty}^{K})^{\frac{1}{3}} T^{\frac{2}{3}} + \sqrt{NT}\right\right)$の動的後悔を伴うアルゴリズムを提案する。
ここで$N$は腕の数、$L$はスイッチの数、$\Delta_{\infty}^K$は未知のパラメータの変動測度である。
また、このアルゴリズムは(対数因子まで)ほぼ最適であることを示す。
提案アルゴリズムは,Agrawal et al. 2016における定常MNL-Banditのエポックアルゴリズムに基づく。
しかし、非定常性にはいくつかの課題があり、それに対処するために新しい技術とアイデアを導入します。
特に、非定常性による推定子に導入されたバイアスの厳密な特徴付けを行い、新しい濃度境界を導出する。
関連論文リスト
- Upper and Lower Bounds for Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning [6.236688509180343]
政策訓練と展開環境が異なるオフダイナミックス強化学習(RL)について検討する。
We-DRIVE-Uは,平均的最適値$widetildemathcalObig(d H cdot min 1/rho, H/sqrtK big)$を満足するアルゴリズムを提案する。
また、新しいハードインスタンスを構築し、この設定で最初の情報理論の下界を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-30T17:21:15Z) - LC-Tsallis-INF: Generalized Best-of-Both-Worlds Linear Contextual Bandits [38.41164102066483]
本研究では、独立かつ同一に分散したコンテキストを持つ線形文脈帯域問題について考察する。
提案アルゴリズムは、Tsallisエントロピーを持つFollow-The-Regularized-Leaderに基づいており、$alpha$-textual-Con (LC)-Tsallis-INFと呼ばれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T18:59:47Z) - A Doubly Robust Approach to Sparse Reinforcement Learning [19.68978899041642]
エピソードスパークリニアマルコフ決定過程(SMDP)に対する新しい後悔アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは$tildeO(sigma-1_min s_star H sqrtN)$である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T18:52:17Z) - A/B Testing and Best-arm Identification for Linear Bandits with
Robustness to Non-stationarity [28.068960555415014]
非定常環境下での線形包帯の固定予算ベストアーム識別問題について検討する。
アルゴリズムは、可能な限り高い確率で最適な腕 $x* := argmax_xinmathcalXxtopsum_t=1Ttheta_t$ を正しく識別することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T19:03:36Z) - Tight Bounds for $\gamma$-Regret via the Decision-Estimation Coefficient [88.86699022151598]
任意の構造化バンディット問題に対する$gamma$-regretの統計的特徴を与える。
この$gamma$-regretは、関数クラス$mathcalF$上の構造化バンディット問題に現れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-06T17:54:33Z) - Parameter-free Regret in High Probability with Heavy Tails [45.11667443216861]
非有界領域に対するオンライン凸最適化のための新しいアルゴリズムを提案する。
高確率のパラメータフリーな後悔は、潜在的に重み付き下次推定にのみアクセス可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-25T21:43:44Z) - Variance-Aware Sparse Linear Bandits [64.70681598741417]
余分な線形包帯に対する最悪のミニマックスは$widetildeThetaleft(sqrtdTright)$である。
ノイズがなく、アクションセットが単位球面である良性設定では、ディビジョン・アンド・コンカーを使用して、$widetildemathcal O(1)$ regretを達成することができる。
我々は,任意の分散対応線形帯域幅アルゴリズムを分散対応線形帯域幅アルゴリズムに変換する汎用フレームワークを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-26T15:55:44Z) - Computationally Efficient Horizon-Free Reinforcement Learning for Linear
Mixture MDPs [111.75736569611159]
線形混合MDPのための計算効率のよい初めての地平線フリーアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、未知の遷移力学に対する重み付き最小二乗推定器に適応する。
これにより、$sigma_k2$'sが知られているときに、この設定で最もよく知られたアルゴリズムも改善される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T17:59:18Z) - Bandits with many optimal arms [68.17472536610859]
最適アームの割合は$p*$、最適アームとサブ最適化アームの間の最小平均ギャップは$Delta$と書きます。
我々は,累積的後悔設定と最良腕識別設定の両方において最適な学習率を特徴付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T11:02:31Z) - Stochastic Bandits with Linear Constraints [69.757694218456]
制約付き文脈線形帯域設定について検討し、エージェントの目標は一連のポリシーを作成することである。
楽観的悲観的線形帯域(OPLB)と呼ばれる,この問題に対する高信頼束縛アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T22:32:19Z) - Tight Regret Bounds for Noisy Optimization of a Brownian Motion [118.65407541895851]
本稿では,1次元ブラウン運動のベイズ最適化の問題点について考察する。
Omega(sigmasqrtT cdot log T)$.sigmasqrtT cdot log T)$.sigmasqrtT.sigmasqrtT.sigmasqrtT cdot log T)$.sigmasqrtT.sigmasqrtT.sigmasqrtT.sigmasqrtT.sigmasqrtT.sigmasqrtT.sigmasqrtT.sigmasqrtT.
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-25T14:44:53Z)
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。