論文の概要: Information-Theoretic Regret Bounds for Bandits with Fixed Expert Advice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08102v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 17:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 13:48:00.589332
• Title: Information-Theoretic Regret Bounds for Bandits with Fixed Expert Advice
• Title（参考訳）: 固定専門家アドバイザを用いた帯域情報理論レグレクト境界
• Authors: Khaled Eldowa, Nicol\`o Cesa-Bianchi, Alberto Maria Metelli, Marcello Restelli
• Abstract要約: 本研究は,専門家が修正され,行動上の既知の分布を把握した場合に,専門家の助言で盗賊の問題を調査するものである。 この設定における後悔は、専門家間の類似度を測定する情報理論量によって制御されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.32303434592863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the problem of bandits with expert advice when the experts are fixed and known distributions over the actions. Improving on previous analyses, we show that the regret in this setting is controlled by information-theoretic quantities that measure the similarity between experts. In some natural special cases, this allows us to obtain the first regret bound for EXP4 that can get arbitrarily close to zero if the experts are similar enough. While for a different algorithm, we provide another bound that describes the similarity between the experts in terms of the KL-divergence, and we show that this bound can be smaller than the one of EXP4 in some cases. Additionally, we provide lower bounds for certain classes of experts showing that the algorithms we analyzed are nearly optimal in some cases.
• Abstract（参考訳）: 我々は,専門家が修正され,行動に関する既知の分布が存在する場合に,専門家のアドバイスにより,バンディットの問題を調査する。 先行分析を改良した結果,後悔は専門家間の類似性を測定する情報理論量によって制御されることがわかった。 いくつかの自然の特殊ケースでは、専門家が十分に類似しているならば、任意に0に近づくことができるEXP4の最初の後悔境界が得られる。 別のアルゴリズムでは、kl-ダイバージェンスの観点から専門家間の類似性を記述する別のバウンドを提供し、ある場合においてこのバウンドが exp4 のバウンドよりも小さいことを示す。 さらに、ある専門家のクラスに対して、分析したアルゴリズムがほぼ最適であることを示す下限を提供する。

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