Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion Models Meet Contextual Bandits with Large Action Spaces

論文の概要: Diffusion Models Meet Contextual Bandits with Large Action Spaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10028v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 15:48:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 15:13:26.519413
Title: Diffusion Models Meet Contextual Bandits with Large Action Spaces
Title（参考訳）: 大規模行動空間を持つ文脈帯域の拡散モデル
Authors: Imad Aouali
Abstract要約: 文脈的包帯では、行動の報酬はしばしば相関しており、これを効率的に探索するために活用することができる。本研究では,事前学習した拡散モデルを用いて,拡散トンプソンサンプリング(dTS)を設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Efficient exploration is a key challenge in contextual bandits due to the large size of their action space, where uninformed exploration can result in computational and statistical inefficiencies. Fortunately, the rewards of actions are often correlated and this can be leveraged to explore them efficiently. In this work, we capture such correlations using pre-trained diffusion models; upon which we design diffusion Thompson sampling (dTS). Both theoretical and algorithmic foundations are developed for dTS, and empirical evaluation also shows its favorable performance.
Abstract（参考訳）: 効率的な探索は、非情報探索が計算的および統計的非効率をもたらすような行動空間の大きいため、文脈的包帯において重要な課題である。幸いなことに、アクションの報酬はしばしば相関しており、効率的に探索するために利用することができる。本研究では,事前学習した拡散モデルを用いてそのような相関を捉え,拡散トンプソンサンプリング(dts)を設計する。理論的基礎とアルゴリズム的基礎の両方がdTS用に開発されており、経験的評価も好適な性能を示している。

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