論文の概要: Prior-Dependent Allocations for Bayesian Fixed-Budget Best-Arm
Identification in Structured Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05878v1
- Date: Thu, 8 Feb 2024 18:13:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 13:38:02.606501
- Title: Prior-Dependent Allocations for Bayesian Fixed-Budget Best-Arm
Identification in Structured Bandits
- Title（参考訳）: ベイジアン固定型ベストアーム同定のための事前依存配置法
- Authors: Nicolas Nguyen, Imad Aouali, Andr\'as Gy\"orgy, Claire Vernade
- Abstract要約: 本研究では, ベイジアン固定予算ベストアーム識別(BAI)の問題について検討する。
本稿では,事前情報と環境構造に基づく固定割当を用いたアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.362453227879925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the problem of Bayesian fixed-budget best-arm identification (BAI)
in structured bandits. We propose an algorithm that uses fixed allocations
based on the prior information and the structure of the environment. We provide
theoretical bounds on its performance across diverse models, including the
first prior-dependent upper bounds for linear and hierarchical BAI. Our key
contribution is introducing new proof methods that result in tighter bounds for
multi-armed BAI compared to existing methods. We extensively compare our
approach to other fixed-budget BAI methods, demonstrating its consistent and
robust performance in various settings. Our work improves our understanding of
Bayesian fixed-budget BAI in structured bandits and highlights the
effectiveness of our approach in practical scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, ベイジアン固定予算ベストアーム識別(BAI)の問題について検討する。
本稿では,事前情報と環境構造に基づく固定配置を用いたアルゴリズムを提案する。
我々は、線形および階層的 bai に対する最初の事前依存上界を含む、様々なモデルにおけるその性能に関する理論的境界を提供する。
我々の重要な貢献は、既存の方法に比べて、より厳密なBAI境界をもたらす新しい証明方法の導入である。
我々は,我々のアプローチを他の固定予算BAI手法と比較し,その一貫性と堅牢性を示す。
本研究は,ベイジアン固定予算BAIの構造化帯域における理解を改善し,実践シナリオにおけるアプローチの有効性を強調した。
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