論文の概要: Ensemble sampling for linear bandits: small ensembles suffice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08376v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 18:41:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 13:02:06.370136
• Title: Ensemble sampling for linear bandits: small ensembles suffice
• Title（参考訳）: 線形バンディットのためのアンサンブルサンプリング:小アンサンブルsuffice
• Authors: David Janz, Alexander E. Litvak, Csaba Szepesv\'ari
• Abstract要約: 線形バンディット設定のためのアンサンブルサンプリングの最初の有用で厳密な分析を行う。 アンサンブルのサイズが$T$で線形にスケールする必要がなくなるような構造化された設定の最初の結果です。 私たちの結果は、無限の作用集合を許容する最初の結果でもある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.27199732324335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We provide the first useful, rigorous analysis of ensemble sampling for the stochastic linear bandit setting. In particular, we show that, under standard assumptions, for a $d$-dimensional stochastic linear bandit with an interaction horizon $T$, ensemble sampling with an ensemble of size $m$ on the order of $d \log T$ incurs regret bounded by order $(d \log T)^{5/2} \sqrt{T}$. Ours is the first result in any structured setting not to require the size of the ensemble to scale linearly with $T$ -- which defeats the purpose of ensemble sampling -- while obtaining near $\sqrt{T}$ order regret. Ours is also the first result that allows infinite action sets.
• Abstract（参考訳）: 確率線形バンディット設定のためのアンサンブルサンプリングの,最初の有用かつ厳密な解析を提供する。 特に、標準的な仮定の下では、相互作用の地平線を持つ$d$-次元確率線型包帯に対して、$d \log T$ incurs regret bounded by order $(d \log T)^{5/2} \sqrt{T}$ の順序に基づいて$m$のアンサンブルを持つアンサンブルサンプリングを行う。 oursは、アンサンブルのサイズを$t$で線形にスケールする必要のない、構造化された設定の最初の結果である(これはアンサンブルサンプリングの目的を損なう)。 oursは無限のアクションセットを可能にする最初の結果でもある。

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