論文の概要: Approximate information maximization for bandit games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12563v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 08:43:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 22:12:13.099311
• Title: Approximate information maximization for bandit games
• Title（参考訳）: バンディットゲームにおける近似情報最大化
• Authors: Alex Barbier-Chebbah (IP, CNRS, UPCit\'e), Christian L. Vestergaard (IP, CNRS, UPCit\'e), Jean-Baptiste Masson (IP, CNRS, UPCit\'e), Etienne Boursier (INRIA Saclay)
• Abstract要約: 本稿では,システム内のキー変数の情報ゲインに対する近似を最大化する新しい帯域幅アルゴリズムを提案する。 経験的成功により,ガウス報酬を用いた二本腕バンディット問題に対する最適性を証明する。 このアプローチはより複雑なバンディット設定に効率よく適応することができ、マルチアームバンディット問題に対する情報アプローチのさらなる調査を求めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5672115019395867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Entropy maximization and free energy minimization are general physical principles for modeling the dynamics of various physical systems. Notable examples include modeling decision-making within the brain using the free-energy principle, optimizing the accuracy-complexity trade-off when accessing hidden variables with the information bottleneck principle (Tishby et al., 2000), and navigation in random environments using information maximization (Vergassola et al., 2007). Built on this principle, we propose a new class of bandit algorithms that maximize an approximation to the information of a key variable within the system. To this end, we develop an approximated analytical physics-based representation of an entropy to forecast the information gain of each action and greedily choose the one with the largest information gain. This method yields strong performances in classical bandit settings. Motivated by its empirical success, we prove its asymptotic optimality for the two-armed bandit problem with Gaussian rewards. Owing to its ability to encompass the system's properties in a global physical functional, this approach can be efficiently adapted to more complex bandit settings, calling for further investigation of information maximization approaches for multi-armed bandit problems.
• Abstract（参考訳）: エントロピー最大化と自由エネルギー最小化は、様々な物理系の力学をモデル化するための一般的な物理原理である。 例えば、自由エネルギー原理を用いた脳内意思決定のモデル化、情報ボトルネック原理による隠れ変数へのアクセス時の精度・複雑さトレードオフの最適化(Tishby et al., 2000)、情報最大化を用いたランダム環境におけるナビゲーション(Vergassola et al., 2007)などがある。 この原理に基づいて,システム内のキー変数の情報に対する近似を最大化する新しい帯域幅アルゴリズムを提案する。 この目的のために,エントロピーの近似解析物理学に基づく表現を開発し,各動作の情報ゲインを予測し,情報ゲインが最も大きいものを選択する。 この手法は古典的なバンディット設定において強力なパフォーマンスをもたらす。 経験的成功により,ガウス報酬を伴う二本腕バンディット問題に対する漸近的最適性を証明する。 システムの性質をグローバルな物理関数に包含する能力のため、このアプローチはより複雑な帯域幅設定に効率的に適応することができ、マルチアーム帯域幅問題に対する情報最大化アプローチのさらなる研究を求めることができる。

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