論文の概要: Directional Optimism for Safe Linear Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15006v2
• Date: Mon, 11 Mar 2024 23:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 01:56:07.213136
• Title: Directional Optimism for Safe Linear Bandits
• Title（参考訳）: 安全リニアバンドの指向性最適化
• Authors: Spencer Hutchinson, Berkay Turan, Mahnoosh Alizadeh
• Abstract要約: 安全線形バンドイット問題は、学習者の行動が全てのラウンドにおいて不確実な制約を満たす必要がある古典線形バンドイット問題のバージョンである。 我々は、よく分離された問題インスタンスと有限の星凸集合であるアクションセットの両方に対して、改善された後悔の保証を達成することができることを発見した。 最後に、制約が凸である安全な線形帯域設定の一般化を導入し、新しい凸解析に基づくアプローチを用いてアルゴリズムと解析をこの設定に適応させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.84955052297084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The safe linear bandit problem is a version of the classical stochastic linear bandit problem where the learner's actions must satisfy an uncertain constraint at all rounds. Due its applicability to many real-world settings, this problem has received considerable attention in recent years. By leveraging a novel approach that we call directional optimism, we find that it is possible to achieve improved regret guarantees for both well-separated problem instances and action sets that are finite star convex sets. Furthermore, we propose a novel algorithm for this setting that improves on existing algorithms in terms of empirical performance, while enjoying matching regret guarantees. Lastly, we introduce a generalization of the safe linear bandit setting where the constraints are convex and adapt our algorithms and analyses to this setting by leveraging a novel convex-analysis based approach.
• Abstract（参考訳）: 安全線形バンドイット問題は、学習者の行動が全てのラウンドにおいて不確実な制約を満たす必要がある古典的確率線形バンドイット問題のバージョンである。 多くの実世界の環境に適用できるため、近年ではこの問題が注目されている。 方向性楽観主義と呼ばれる新しいアプローチを活用することで、よく分離された問題インスタンスと有限星凸集合である作用集合の両方に対する改善された後悔保証を達成することができる。 さらに,既存のアルゴリズムを経験的性能の面で改良し,後悔の保証の一致を享受する新たなアルゴリズムを提案する。 最後に,制約が凸である安全な線形バンディット設定の一般化を導入し,新しい凸解析に基づくアプローチを用いて,アルゴリズムと解析をこの設定に適用する。

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