論文の概要: Zero-Inflated Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15595v2
- Date: Thu, 10 Oct 2024 19:17:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-14 13:29:09.938736
- Title: Zero-Inflated Bandits
- Title（参考訳）: ゼロ膨張バンド
- Authors: Haoyu Wei, Runzhe Wan, Lei Shi, Rui Song,
- Abstract要約: ゼロ膨らんだ帯状地について検討し、報酬をゼロ膨らんだ分布と呼ばれる古典的な半パラメトリック分布としてモデル化する。
一般報奨仮定と準ガウス報奨を含む文脈一般化線形報奨を併用した多腕包帯の両面における後悔境界を導出する。
多くの設定において、我々のアルゴリズムの後悔率は、最小限の最適か最先端のどちらかである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.60342504007264
- License:
- Abstract: Many real applications of bandits have sparse non-zero rewards, leading to slow learning speed. Using problem-specific structures for careful distribution modeling is known as critical to estimation efficiency in statistics, yet is under-explored in bandits. We initiate the study of zero-inflated bandits, where the reward is modeled as a classic semi-parametric distribution called zero-inflated distribution. We design Upper Confidence Bound- and Thompson Sampling-type algorithms for this specific structure. We derive the regret bounds under both multi-armed bandits with general reward assumptions and contextual generalized linear bandit with sub-Gaussian rewards. In many settings, the regret rates of our algorithms are either minimax optimal or state-of-the-art. The superior empirical performance of our methods is demonstrated via numerical studies.
- Abstract（参考訳）: バンドイットの実際の応用の多くは、ゼロでない報酬が不足しており、学習速度が遅くなる。
注意分布モデリングに問題固有の構造を用いることは、統計学における推定効率にとって重要であるが、帯域幅では未探索である。
ゼロ膨らんだ包帯の研究を開始し、報酬はゼロ膨らんだ分布と呼ばれる古典的な半パラメトリック分布としてモデル化される。
我々は、この特定の構造に対してアッパー信頼境界とトンプソンサンプリング型アルゴリズムを設計する。
一般報奨仮定と準ガウス報奨を含む文脈一般化線形報奨を併用した多腕包帯の両面における後悔境界を導出する。
多くの設定において、我々のアルゴリズムの後悔率は、最小限の最適か最先端のどちらかである。
本手法の優れた実験性能を数値実験により実証した。
関連論文リスト
- Neural Dueling Bandits [58.90189511247936]
ニューラルネットワークを用いて、予め選択した腕の好みフィードバックを用いて報酬関数を推定する。
次に、理論結果を二項フィードバックによる文脈的帯域幅問題に拡張し、それはそれ自体は自明な寄与ではない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T09:23:22Z) - Finite-Time Regret of Thompson Sampling Algorithms for Exponential
Family Multi-Armed Bandits [88.21288104408556]
本研究では,指数関数族バンドイットに対するトンプソンサンプリング (TS) アルゴリズムの遺残について検討する。
最適な腕の過小評価を避けるために,新しいサンプリング分布を用いたトンプソンサンプリング(Expulli)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T18:08:21Z) - On Kernelized Multi-Armed Bandits with Constraints [16.102401271318012]
一般に未知の報酬関数と一般未知の制約関数を併用した帯域幅問題について検討する。
本稿では,アルゴリズムの性能解析のための一般的なフレームワークを提案する。
本稿では,数値実験により提案アルゴリズムの優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T14:02:03Z) - From Optimality to Robustness: Dirichlet Sampling Strategies in
Stochastic Bandits [0.0]
本研究では、腕の観察を再サンプリングした経験的指標のペア比較に基づいて、ジェネリックディリクレサンプリング(DS)アルゴリズムについて検討する。
この戦略の異なる変種は、分布が有界であるときに証明可能な最適後悔保証と、半有界分布に対して軽度量子状態の対数後悔を実現することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-18T14:34:21Z) - Breaking the Moments Condition Barrier: No-Regret Algorithm for Bandits
with Super Heavy-Tailed Payoffs [27.636407641546914]
実験的な中央値列の経験的平均を計算し,確率変数を推定する,新しい頑健な統計推定器を提案する。
非常に重みのある雑音であっても, 後悔の限界がほぼ最適であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-26T17:30:44Z) - Thompson Sampling for Bandits with Clustered Arms [7.237493755167875]
理論的および実験的に、与えられたクラスタ構造をどのように活用すれば、後悔と計算コストを大幅に改善できるかを示す。
我々のアルゴリズムは、以前に提案されたクラスタ化された腕を持つバンディットのアルゴリズムと比較してよく機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-06T08:58:01Z) - Bias-Robust Bayesian Optimization via Dueling Bandit [57.82422045437126]
ベイジアン最適化は、観測が逆偏りとなるような環境において考慮する。
情報指向サンプリング(IDS)に基づくダリングバンディットの新しい手法を提案する。
これにより、累積的後悔保証を伴う帯域幅の並列化のための、最初の効率的なカーネル化アルゴリズムが得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-25T10:08:41Z) - A Novel Confidence-Based Algorithm for Structured Bandits [129.30402124516507]
両腕の報酬が他の腕の報酬と相関する可能性のある有限腕包帯について検討した。
本稿では、与えられた構造を利用して、真のバンディット問題のパラメータに対する信頼セットを構築する新しい位相アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-23T19:52:44Z) - Robustness Guarantees for Mode Estimation with an Application to Bandits [131.21717367564963]
平均ではなく報酬分布のモードを値とするマルチアームバンディットの理論を導入する。
我々は,我々のアルゴリズムが逆雑音列による腕の摂動に頑健であることを示すシミュレーションで示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-05T21:29:27Z) - Thompson Sampling Algorithms for Mean-Variance Bandits [97.43678751629189]
我々は平均分散MABのためのトンプソンサンプリング型アルゴリズムを開発した。
我々はまた、ガウシアンとベルヌーイの盗賊に対する包括的後悔の分析も提供する。
我々のアルゴリズムは、全てのリスク許容度に対して既存のLCBベースのアルゴリズムを著しく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-01T15:33:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。