論文の概要: Contextual Continuum Bandits: Static Versus Dynamic Regret

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05714v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 16:47:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-22 01:26:51.769679
• Title: Contextual Continuum Bandits: Static Versus Dynamic Regret
• Title（参考訳）: コンテキスト連続帯域:静的Versus動的レグレット
• Authors: Arya Akhavan, Karim Lounici, Massimiliano Pontil, Alexandre B. Tsybakov,
• Abstract要約: 本研究では,学習者が側情報ベクトルを逐次受信し,凸集合内の行動を選択する,文脈連続帯域幅問題について検討する。 線形な静的な後悔を実現するアルゴリズムは,任意のアルゴリズムを拡張して,線形な動的後悔を実現することができることを示す。 インテリアポイント法にインスパイアされ,自己協和障壁を用い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）: 70.71582850199871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the contextual continuum bandits problem, where the learner sequentially receives a side information vector and has to choose an action in a convex set, minimizing a function associated to the context. The goal is to minimize all the underlying functions for the received contexts, leading to a dynamic (contextual) notion of regret, which is stronger than the standard static regret. Assuming that the objective functions are H\"older with respect to the contexts, we demonstrate that any algorithm achieving a sub-linear static regret can be extended to achieve a sub-linear dynamic regret. We further study the case of strongly convex and smooth functions when the observations are noisy. Inspired by the interior point method and employing self-concordant barriers, we propose an algorithm achieving a sub-linear dynamic regret. Lastly, we present a minimax lower bound, implying two key facts. First, no algorithm can achieve sub-linear dynamic regret over functions that are not continuous with respect to the context. Second, for strongly convex and smooth functions, the algorithm that we propose achieves, up to a logarithmic factor, the minimax optimal rate of dynamic regret as a function of the number of queries.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学習者が側情報ベクトルを逐次受信し,コンベックスセットのアクションを選択する場合のコンテキスト連続帯域幅問題について検討し,コンテキストに関連付けられた関数を最小化する。 目標は、受信したコンテキストのすべての基礎となる関数を最小化することであり、標準的な静的な後悔よりも強い、動的な(コンテキスト的な)後悔の概念に繋がる。 目的関数が文脈に関して「より古い」と仮定すると、線形な静的な後悔を達成するアルゴリズムは、線形な動的後悔を達成するために拡張可能であることを示す。 さらに,観測がうるさい場合の凸面と滑らかな関数について検討した。 インテリアポイント法にインスパイアされ,自己協和障壁を用いるアルゴリズムを提案する。 最後に、2つの重要な事実を暗示するミニマックス下界を示す。 第一に、文脈に関して連続でない関数に対して線形な動的後悔を達成するアルゴリズムは存在しない。 第二に、強い凸と滑らかな関数に対して、提案するアルゴリズムは対数係数まで、クエリ数の関数としての動的後悔の最小値である。

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