論文の概要: Improved Algorithms for Adversarial Bandits with Unbounded Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01756v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 02:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 17:55:56.448184
• Title: Improved Algorithms for Adversarial Bandits with Unbounded Losses
• Title（参考訳）: 非有界損失を伴う逆バンディットのアルゴリズム改善
• Authors: Mingyu Chen, Xuezhou Zhang
• Abstract要約: UMAB-NN と UMAB-G は,それぞれ非負と一般の非有界損失の2つのアルゴリズムである。 非負の非有界損失に対して、UMAB-NNは、一様探索なしで適応的かつスケールの自由な後悔を初めて達成する。 我々のアルゴリズムは、無拘束の損失を処理する既存のアルゴリズムを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.276918882127728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the Adversarial Multi-Armed Bandits (MAB) problem with unbounded losses, where the algorithms have no prior knowledge on the sizes of the losses. We present UMAB-NN and UMAB-G, two algorithms for non-negative and general unbounded loss respectively. For non-negative unbounded loss, UMAB-NN achieves the first adaptive and scale free regret bound without uniform exploration. Built up on that, we further develop UMAB-G that can learn from arbitrary unbounded loss. Our analysis reveals the asymmetry between positive and negative losses in the MAB problem and provide additional insights. We also accompany our theoretical findings with extensive empirical evaluations, showing that our algorithms consistently out-performs all existing algorithms that handles unbounded losses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非有界な損失を伴うMAB(Adversarial Multi-Armed Bandits)問題を考える。 UMAB-NN と UMAB-G は,それぞれ非負と一般の非有界損失の2つのアルゴリズムである。 非負の非有界損失に対して、UMAB-NNは、一様探索なしで適応的かつスケールの自由な後悔を初めて達成する。 その上に構築されたUMAB-Gは任意の非有界損失から学習できる。 分析の結果,MAB問題における正損失と負損失の非対称性が明らかとなり,さらなる知見が得られた。 また,本手法は無拘束損失を処理する既存のアルゴリズムを一貫して上回っていることを示すとともに,広範な実験的評価を行った。

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