論文の概要: Provably Efficient Learning in Partially Observable Contextual Bandit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03572v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 13:24:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-08 13:32:33.562540
• Title: Provably Efficient Learning in Partially Observable Contextual Bandit
• Title（参考訳）: 部分観測可能なコンテキスト帯域における確率的学習
• Authors: Xueping Gong and Jiheng Zhang
• Abstract要約: 古典的帯域幅アルゴリズムの改善に因果境界をどのように適用できるかを示す。 本研究は,実世界の応用における文脈的包括的エージェントの性能を高める可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate transfer learning in partially observable contextual bandits, where agents have limited knowledge from other agents and partial information about hidden confounders. We first convert the problem to identifying or partially identifying causal effects between actions and rewards through optimization problems. To solve these optimization problems, we discretize the original functional constraints of unknown distributions into linear constraints, and sample compatible causal models via sequentially solving linear programmings to obtain causal bounds with the consideration of estimation error. Our sampling algorithms provide desirable convergence results for suitable sampling distributions. We then show how causal bounds can be applied to improving classical bandit algorithms and affect the regrets with respect to the size of action sets and function spaces. Notably, in the task with function approximation which allows us to handle general context distributions, our method improves the order dependence on function space size compared with previous literatures. We formally prove that our causally enhanced algorithms outperform classical bandit algorithms and achieve orders of magnitude faster convergence rates. Finally, we perform simulations that demonstrate the efficiency of our strategy compared to the current state-of-the-art methods. This research has the potential to enhance the performance of contextual bandit agents in real-world applications where data is scarce and costly to obtain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントが他のエージェントからの知識や隠れた共同設立者に関する情報を限定した,部分的に観察可能なコンテキストバンディットにおける転送学習について検討する。 まず、最適化問題を通じて、行動と報酬の間の因果効果を識別または部分的に識別する。 これらの最適化問題を解決するために、未知分布の本来の機能的制約を線形制約に分類し、線形プログラミングを逐次解き、推定誤差を考慮した因果境界を求める。 サンプリングアルゴリズムは適切なサンプリング分布に対して望ましい収束結果を与える。 次に,因果境界を古典的なバンディットアルゴリズムの改善に適用し,動作集合や関数空間の大きさに対する後悔に影響を与えることを示す。 特に,一般的な文脈分布を処理可能な関数近似のタスクでは,従来の文献と比較して関数空間サイズの順序依存性が改善される。 因果的に拡張されたアルゴリズムが古典的なバンディットアルゴリズムよりも優れており、収束率が桁違いに速いことを正式に証明する。 最後に,現在の最先端手法と比較して,戦略の効率性を示すシミュレーションを行う。 本研究は,データが少なく,取得に費用がかかる実世界のアプリケーションにおいて,文脈的盗聴エージェントの性能を向上させる可能性がある。

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