Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zero-Inflated Bandits

論文の概要: Zero-Inflated Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15595v3
Date: Fri, 31 Jan 2025 20:20:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-04 16:06:13.094821
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: そこでは,ゼロ膨らみ分布と呼ばれる古典的半パラメトリック分布を用いて報酬をモデル化する。我々は、この特定の構造のためのアッパー信頼境界とトンプソンサンプリングフレームワークに基づくアルゴリズムを開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.60342504007264
License:
Abstract: Many real-world bandit applications are characterized by sparse rewards, which can significantly hinder learning efficiency. Leveraging problem-specific structures for careful distribution modeling is recognized as essential for improving estimation efficiency in statistics. However, this approach remains under-explored in the context of bandits. To address this gap, we initiate the study of zero-inflated bandits, where the reward is modeled using a classic semi-parametric distribution known as the zero-inflated distribution. We develop algorithms based on the Upper Confidence Bound and Thompson Sampling frameworks for this specific structure. The superior empirical performance of these methods is demonstrated through extensive numerical studies.
Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のバンディットアプリケーションは、学習効率を著しく阻害するスパース報酬によって特徴づけられる。注意分布モデリングのための問題固有の構造を活用することは、統計学における推定効率の向上に不可欠であると認識されている。しかし、この手法は盗賊の文脈では未解明のままである。このギャップに対処するため、ゼロ膨らんだ帯域の研究を開始し、ゼロ膨らんだ分布として知られる古典的な半パラメトリック分布を用いて報酬をモデル化する。我々は、この特定の構造のためのアッパー信頼境界とトンプソンサンプリングフレームワークに基づくアルゴリズムを開発する。これらの手法の優れた経験的性能は、広範な数値的研究によって実証される。

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