論文の概要: Confounded Budgeted Causal Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07578v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 10:26:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:20:17.721827
• Title: Confounded Budgeted Causal Bandits
• Title（参考訳）: 予算付カウンサルバンドの結成
• Authors: Fateme Jamshidi, Jalal Etesami, Negar Kiyavash
• Abstract要約: 基礎となる因果グラフをモデルとした環境における「良い」介入の学習問題について検討する。 良い介入は報酬を最大化する介入を指す。 一般因果グラフにおける累積後悔を最小限に抑えるアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.199741662190203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of learning 'good' interventions in a stochastic environment modeled by its underlying causal graph. Good interventions refer to interventions that maximize rewards. Specifically, we consider the setting of a pre-specified budget constraint, where interventions can have non-uniform costs. We show that this problem can be formulated as maximizing the expected reward for a stochastic multi-armed bandit with side information. We propose an algorithm to minimize the cumulative regret in general causal graphs. This algorithm trades off observations and interventions based on their costs to achieve the optimal reward. This algorithm generalizes the state-of-the-art methods by allowing non-uniform costs and hidden confounders in the causal graph. Furthermore, we develop an algorithm to minimize the simple regret in the budgeted setting with non-uniform costs and also general causal graphs. We provide theoretical guarantees, including both upper and lower bounds, as well as empirical evaluations of our algorithms. Our empirical results showcase that our algorithms outperform the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 基礎となる因果グラフをモデルとした確率的環境における「良い」介入の学習問題について検討する。 良い介入は報酬を最大化する介入を指す。 具体的には、介入が一様でないコストを伴うような、予め規定された予算制約の設定を検討する。 この問題を,確率的多腕バンディットに対する期待報酬の最大化として定式化できることを示す。 一般因果グラフにおける累積後悔を最小限に抑えるアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、最適報酬を達成するための費用に基づいて、観察と介入をトレードオフする。 このアルゴリズムは、不均一なコストと隠れた共同創設者を因果グラフで許容することで、最先端の手法を一般化する。 さらに,非一様コストと汎用因果グラフを用いて,予算設定における単純な後悔を最小限に抑えるアルゴリズムを開発した。 我々は,上界と下界の両方を含む理論的保証と,アルゴリズムの実証的評価を提供する。 実験の結果、私たちのアルゴリズムは芸術の状態を上回ります。

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