論文の概要: Scalable Thompson Sampling via Ensemble++ Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13195v4
• Date: Sat, 01 Feb 2025 04:04:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:07:51.022278
• Title: Scalable Thompson Sampling via Ensemble++ Agent
• Title（参考訳）: Ensemble++エージェントによるスケーラブルトンプソンサンプリング
• Authors: Yingru Li, Jiawei Xu, Baoxiang Wang, Zhi-Quan Luo,
• Abstract要約: 本稿では,共有要素のアンサンブル更新アーキテクチャとランダムな線形結合方式により,制限をサイドステップするスケーラブルなエージェントであるEnsemble++を提案する。 線形バンドレットでは、Ensemble++エージェントは、正確なトンプソンサンプリングに匹敵する後悔の保証を達成するために、$Theta(d log T)$のアンサンブルサイズしか必要としない。 我々は、グラデーションベースの更新を通じて同じ目的を保ちながら、固定された特徴を学習可能な表現に置き換える神経拡張を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.53967194965416
• License:
• Abstract: Thompson Sampling is a principled method for balancing exploration and exploitation, but its real-world adoption is impeded by the high computational overhead of posterior maintenance in large-scale or non-conjugate settings. Ensemble-based approaches offer partial remedies, but often require a large ensemble size. This paper proposes the Ensemble++, a scalable agent that sidesteps these limitations by a shared-factor ensemble update architecture and a random linear combination scheme. We theoretically justify that in linear bandits, Ensemble++ agent only needs an ensemble size of $\Theta(d \log T)$ to achieve regret guarantees comparable to exact Thompson Sampling. Further, to handle nonlinear rewards and complex environments. we introduce a neural extension that replaces fixed features with a learnable representation, preserving the same underlying objective via gradient-based updates. Empirical results confirm that Ensemble++ agent excel in both sample efficiency and computational scalability across linear and nonlinear environments, including GPT-based contextual bandits.
• Abstract（参考訳）: トンプソンサンプリング(Thompson Sampling)は、探索とエクスプロイトのバランスをとるための原則的手法であるが、その実世界の採用は、大規模または非共役的な設定における後続保守の計算上のオーバーヘッドによって妨げられている。 アンサンブルベースのアプローチは部分的な治療を提供するが、しばしば大きなアンサンブルサイズを必要とする。 本稿では、共有要素のアンサンブル更新アーキテクチャとランダムな線形結合方式により、これらの制限をサイドステップするスケーラブルなエージェントであるEnsemble++を提案する。 理論的には、エンサンブル++エージェントは、正確なトンプソンサンプリングに匹敵する後悔の保証を達成するために、$\Theta(d \log T)$のアンサンブルサイズしか必要としない。 さらに、非線形報酬や複雑な環境を扱う。 固定された特徴を学習可能な表現に置き換える神経拡張を導入し、勾配ベースの更新を通じて同じ目的を守った。 実験結果から,Ensemble++ エージェントは GPT ベースのコンテキスト帯域を含む線形および非線形環境において,サンプリング効率と計算スケーラビリティの両面で優れていたことが確認された。

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