論文の概要: Batched Nonparametric Contextual Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17732v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 21:10:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 22:22:49.719546
• Title: Batched Nonparametric Contextual Bandits
• Title（参考訳）: バッチ非パラメトリックなコンテキスト帯域
• Authors: Rong Jiang, Cong Ma,
• Abstract要約: バッチ制約下での非パラメトリック文脈帯域について検討する。 最適な後悔を実現する新しいバッチ学習アルゴリズムを提案する。 我々の理論的結果は、非パラメトリックな文脈的帯域幅では、ほぼ一定数のポリシー更新が最適な後悔をもたらすことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.031965676746776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study nonparametric contextual bandits under batch constraints, where the expected reward for each action is modeled as a smooth function of covariates, and the policy updates are made at the end of each batch of observations. We establish a minimax regret lower bound for this setting and propose a novel batch learning algorithm that achieves the optimal regret (up to logarithmic factors). In essence, our procedure dynamically splits the covariate space into smaller bins, carefully aligning their widths with the batch size. Our theoretical results suggest that for nonparametric contextual bandits, a nearly constant number of policy updates can attain optimal regret in the fully online setting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,各行動に対する期待される報酬を共変量のスムーズな関数としてモデル化したバッチ制約下での非パラメトリック文脈帯域について検討し,各観測結果の最後にポリシー更新を行う。 我々は,この設定に対して最小限の後悔を減らし,最適な後悔(対数的要因まで)を達成する新しいバッチ学習アルゴリズムを提案する。 本質的に、我々の手順は共変量空間をより小さなビンに動的に分割し、その幅とバッチサイズを慎重に調整する。 我々の理論的結果は、非パラメトリックな文脈的帯域幅では、ほぼ一定数のポリシー更新が、完全なオンライン設定において最適な後悔をもたらすことを示唆している。

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