論文の概要: Imprecise Multi-Armed Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05673v1
• Date: Thu, 9 May 2024 10:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 13:42:37.607543
• Title: Imprecise Multi-Armed Bandits
• Title（参考訳）: 不正確なマルチアーマッドバンド
• Authors: Vanessa Kosoy,
• Abstract要約: そこで本研究では,各アームが,結果空間上の固定された未知の干潟と結びついている,新しいマルチアーム・バンディット・フレームワークを提案する。 次に、これらのクレダル集合によって定義される下述の前提に対応する後悔の概念を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel multi-armed bandit framework, where each arm is associated with a fixed unknown credal set over the space of outcomes (which can be richer than just the reward). The arm-to-credal-set correspondence comes from a known class of hypotheses. We then define a notion of regret corresponding to the lower prevision defined by these credal sets. Equivalently, the setting can be regarded as a two-player zero-sum game, where, on each round, the agent chooses an arm and the adversary chooses the distribution over outcomes from a set of options associated with this arm. The regret is defined with respect to the value of game. For certain natural hypothesis classes, loosely analgous to stochastic linear bandits (which are a special case of the resulting setting), we propose an algorithm and prove a corresponding upper bound on regret. We also prove lower bounds on regret for particular special cases.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,各アームに,結果空間上の不確定な不確定なクレダルセットを関連付ける,新しいマルチアーム・バンディット・フレームワークを提案する。 アーム・トゥ・クレダル・セットの対応は既知の仮説のクラスに由来する。 次に、これらのクレダル集合によって定義される下述の前提に対応する後悔の概念を定義する。 同様に、この設定を2プレーヤゼロサムゲームとみなすことができ、各ラウンドにおいて、エージェントがアームを選択し、相手が、このアームに関連する一連のオプションから結果の分布を選択する。 後悔はゲームの価値に関して定義される。 ある種の自然仮説クラスでは、確率線型包帯(これは結果の設定の特別な場合である)にゆるやかにアナルゴスを与えるため、アルゴリズムを提案し、それに対応する上界を後悔で証明する。 また、特定の特別事例に対する後悔の限界も低く証明する。

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