論文の概要: Optimal Regret Bounds for Collaborative Learning in Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09674v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 10:36:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:13:51.557220
• Title: Optimal Regret Bounds for Collaborative Learning in Bandits
• Title（参考訳）: バンディットにおける協調学習のための最適後悔限度
• Authors: Amitis Shidani and Sattar Vakili
• Abstract要約: 一般的な協調型マルチエージェント・マルチアーム・バンディット・モデルにおける後悔について考察する。 このモデルの下では、順序最適後悔境界を持つ最初のアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.76667043339504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider regret minimization in a general collaborative multi-agent multi-armed bandit model, in which each agent faces a finite set of arms and may communicate with other agents through a central controller. The optimal arm for each agent in this model is the arm with the largest expected mixed reward, where the mixed reward of each arm is a weighted average of its rewards across all agents, making communication among agents crucial. While near-optimal sample complexities for best arm identification are known under this collaborative model, the question of optimal regret remains open. In this work, we address this problem and propose the first algorithm with order optimal regret bounds under this collaborative bandit model. Furthermore, we show that only a small constant number of expected communication rounds is needed.
• Abstract（参考訳）: 汎用的な協調型マルチエージェント・マルチアーム・バンディット・モデルでは,各エージェントが有限個のアームに面し,中央制御器を介して他のエージェントと通信することができる。 このモデルにおける各エージェントの最適なアームは、最も期待される混合報酬を持つアームであり、各アームの混合報酬は、各エージェント間の報酬の重み付け平均であり、エージェント間の通信が不可欠である。 このコラボレーティブモデルの下では、最善の腕識別のための最適に近いサンプル複合体が知られているが、最適後悔の問題は未解決である。 本研究では,この問題に対処し,この協調帯域モデルの下での最適後悔境界付きアルゴリズムを提案する。 さらに,期待される通信ラウンドの一定数しか必要としないことを示す。

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