論文の概要: Towards Domain Adaptive Neural Contextual Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09564v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 02:14:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:45.637639
• Title: Towards Domain Adaptive Neural Contextual Bandits
• Title（参考訳）: ドメイン適応型ニューラルコンテキスト帯域に向けて
• Authors: Ziyan Wang, Xiaoming Huo, Hao Wang,
• Abstract要約: 文脈的包帯に対する第1次一般領域適応法を提案する。 提案手法は,ソースドメインからのフィードバックを収集することで,対象ドメインの帯域幅モデルを学習する。 実験結果から,本手法は実世界のデータセット上での最先端の文脈的帯域幅アルゴリズムよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.279622200163736
• License:
• Abstract: Contextual bandit algorithms are essential for solving real-world decision making problems. In practice, collecting a contextual bandit's feedback from different domains may involve different costs. For example, measuring drug reaction from mice (as a source domain) and humans (as a target domain). Unfortunately, adapting a contextual bandit algorithm from a source domain to a target domain with distribution shift still remains a major challenge and largely unexplored. In this paper, we introduce the first general domain adaptation method for contextual bandits. Our approach learns a bandit model for the target domain by collecting feedback from the source domain. Our theoretical analysis shows that our algorithm maintains a sub-linear regret bound even adapting across domains. Empirical results show that our approach outperforms the state-of-the-art contextual bandit algorithms on real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: コンテキストバンディットアルゴリズムは現実世界の意思決定問題を解決するのに不可欠である。 実際には、異なるドメインからコンテキスト的バンディットのフィードバックを集めるには、異なるコストがかかる可能性がある。 例えば、(ソースドメインとして)マウスと(ターゲットドメインとして)ヒトからの薬物反応を測定する。 残念ながら、ソースドメインからターゲットドメインへの分散シフトによるコンテキスト帯域幅アルゴリズムの適用は依然として大きな課題であり、ほとんど探索されていない。 本稿では,文脈的包帯に対する最初の一般領域適応手法を提案する。 提案手法は,ソースドメインからのフィードバックを収集することで,対象ドメインの帯域幅モデルを学習する。 理論的解析により、我々のアルゴリズムは、領域間で適応するサブ線形後悔境界を維持していることが示された。 実験結果から,本手法は実世界のデータセット上での最先端の文脈的帯域幅アルゴリズムよりも優れていることが示された。

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