論文の概要: Differential Good Arm Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07154v3
• Date: Fri, 16 Feb 2024 00:24:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 21:04:50.482495
• Title: Differential Good Arm Identification
• Title（参考訳）: 異種良腕識別
• Authors: Yun-Da Tsai, Tzu-Hsien Tsai, Shou-De Lin
• Abstract要約: 本稿では,GAI(Good Arm Identification)と呼ばれる多腕バンディット問題の変種を対象とする。 GAIは純粋な探索用バンディット問題であり、できるだけ少ないサンプルで優れた腕を出力することを目的としている。 本稿では,DGAI - 優れた腕識別アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.666048091337632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper targets a variant of the stochastic multi-armed bandit problem called good arm identification (GAI). GAI is a pure-exploration bandit problem with the goal to output as many good arms using as few samples as possible, where a good arm is defined as an arm whose expected reward is greater than a given threshold. In this work, we propose DGAI - a differentiable good arm identification algorithm to improve the sample complexity of the state-of-the-art HDoC algorithm in a data-driven fashion. We also showed that the DGAI can further boost the performance of a general multi-arm bandit (MAB) problem given a threshold as a prior knowledge to the arm set. Extensive experiments confirm that our algorithm outperform the baseline algorithms significantly in both synthetic and real world datasets for both GAI and MAB tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GAIと呼ばれる確率的マルチアームバンディット問題の変種を対象とする。 GAIは純粋な探索用バンディット問題であり、できるだけ多くの良い腕をできるだけ少ないサンプルで出力することを目的としており、良い腕は期待される報酬が与えられた閾値より大きい腕として定義される。 本研究では,データ駆動方式で最新のhdocアルゴリズムのサンプル複雑性を改善するための,微分可能な優れたアーム識別アルゴリズムであるdgaiを提案する。 また,DGAIは,アームセットに対する事前知識のしきい値から,汎用マルチアームバンディット(MAB)問題の性能をさらに向上させることができることを示した。 GAIタスクとMABタスクの両方の合成および実世界のデータセットにおいて,我々のアルゴリズムがベースラインアルゴリズムよりも有意に優れていることを確認した。

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