論文の概要: Revisiting Weighted Strategy for Non-stationary Parametric Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02691v1
- Date: Sun, 5 Mar 2023 15:11:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 18:15:06.354643
- Title: Revisiting Weighted Strategy for Non-stationary Parametric Bandits
- Title（参考訳）: 非定常パラメトリックバンドに対する重み付け戦略の再検討
- Authors: Jing Wang, Peng Zhao, Zhi-Hua Zhou
- Abstract要約: 本稿では,非定常パラメトリックバンディットの重み付け戦略を再考する。
より単純な重みに基づくアルゴリズムを生成する改良された分析フレームワークを提案する。
我々の新しいフレームワークは、他のパラメトリックバンディットの後悔の限界を改善するのに使える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.1942459195896
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non-stationary parametric bandits have attracted much attention recently.
There are three principled ways to deal with non-stationarity, including
sliding-window, weighted, and restart strategies. As many non-stationary
environments exhibit gradual drifting patterns, the weighted strategy is
commonly adopted in real-world applications. However, previous theoretical
studies show that its analysis is more involved and the algorithms are either
computationally less efficient or statistically suboptimal. This paper revisits
the weighted strategy for non-stationary parametric bandits. In linear bandits
(LB), we discover that this undesirable feature is due to an inadequate regret
analysis, which results in an overly complex algorithm design. We propose a
refined analysis framework, which simplifies the derivation and importantly
produces a simpler weight-based algorithm that is as efficient as
window/restart-based algorithms while retaining the same regret as previous
studies. Furthermore, our new framework can be used to improve regret bounds of
other parametric bandits, including Generalized Linear Bandits (GLB) and
Self-Concordant Bandits (SCB). For example, we develop a simple weighted GLB
algorithm with an $\widetilde{O}(k_\mu^{\frac{5}{4}} c_\mu^{-\frac{3}{4}}
d^{\frac{3}{4}} P_T^{\frac{1}{4}}T^{\frac{3}{4}})$ regret, improving the
$\widetilde{O}(k_\mu^{2} c_\mu^{-1}d^{\frac{9}{10}}
P_T^{\frac{1}{5}}T^{\frac{4}{5}})$ bound in prior work, where $k_\mu$ and
$c_\mu$ characterize the reward model's nonlinearity, $P_T$ measures the
non-stationarity, $d$ and $T$ denote the dimension and time horizon.
- Abstract（参考訳）: 非定常パラメトリックバンドが近年注目を集めている。
非定常性を扱うには、スライディングウインドウ、重み付け、再起動戦略の3つの原則がある。
多くの非定常環境は段階的なドリフトパターンを示すため、重み付け戦略は現実の応用に一般的に採用されている。
しかし、以前の理論的研究により、解析はより複雑で、アルゴリズムは計算効率が低く、統計的に最適であることが示された。
本稿では,非定常パラメトリックバンドの重み付け戦略を再考する。
リニアバンディット(LB)では、この望ましくない特徴は不適切な後悔の分析によるものであることが判明し、結果としてアルゴリズムが複雑すぎる。
本稿では,従来の研究と同様の後悔を保ちつつ,ウィンドウ/リスタート型アルゴリズムと同等に効率よく,より単純な重みに基づくアルゴリズムを創出する改良型解析フレームワークを提案する。
さらに,本手法は一般化線形バンドイット (glb) や自己一致バンドイット (scb) など,他のパラメトリックバンドイットの後悔境界の改善にも利用できる。
例えば、$\widetilde{o}(k_\mu^{\frac{5}{4}} c_\mu^{-\frac{3}{4}} d^{\frac{3}{4}} p_t^{\frac{1}{4}}t^{\frac{3}{4}})$ という単純な重み付きglbアルゴリズムを開発し、$\widetilde{o}(k_\mu^{2} c_\mu^{-1}d^{\frac{9}{10}} p_t^{\frac{1}{5}}t^{\frac{4}{5}})$ を以前の作業で限定し、$k_\mu$ と $c_\mu$ が報酬モデルの非線形性を特徴づける。
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