論文の概要: Exploiting Correlated Auxiliary Feedback in Parameterized Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02715v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 17:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 16:17:49.036608
• Title: Exploiting Correlated Auxiliary Feedback in Parameterized Bandits
• Title（参考訳）: パラメータ化帯域における爆発関連補助フィードバック
• Authors: Arun Verma, Zhongxiang Dai, Yao Shu, Bryan Kian Hsiang Low
• Abstract要約: そこで本研究では,学習者が追加の補助的フィードバックを観察できるパラメータ化帯域問題の新たな変種について検討する。 補助的なフィードバックは、ユーザのサービス評価(リワード)を観察し、サービス提供時間(補助的なフィードバック)などの追加情報を収集するオンラインプラットフォームなど、多くの現実的なアプリケーションで容易に利用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.84649080789685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study a novel variant of the parameterized bandits problem in which the learner can observe additional auxiliary feedback that is correlated with the observed reward. The auxiliary feedback is readily available in many real-life applications, e.g., an online platform that wants to recommend the best-rated services to its users can observe the user's rating of service (rewards) and collect additional information like service delivery time (auxiliary feedback). In this paper, we first develop a method that exploits auxiliary feedback to build a reward estimator with tight confidence bounds, leading to a smaller regret. We then characterize the regret reduction in terms of the correlation coefficient between reward and its auxiliary feedback. Experimental results in different settings also verify the performance gain achieved by our proposed method.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,学習者が追加の補助的フィードバックを観察できるパラメータ化帯域問題の新たな変種について検討する。 補助的なフィードバックは、ユーザのサービス評価(リワード)を観察し、サービス提供時間(補助的なフィードバック)などの追加情報を集めることができるように、ユーザに最高の評価サービスを推奨したいというオンラインプラットフォームなど、現実の多くのアプリケーションで容易に利用できる。 本稿では,まず,信頼度が強い報酬推定器を構築するための補助的フィードバックを利用する手法を開発し,より少ない後悔をもたらす。 次に,報酬と補助フィードバックの相関係数の観点から,後悔の軽減を特徴付ける。 異なる設定における実験結果は,提案手法による性能向上も検証する。

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