論文の概要: Scalable Exploration via Ensemble++

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13195v5
• Date: Mon, 19 May 2025 03:28:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.199913
• Title: Scalable Exploration via Ensemble++
• Title（参考訳）: Ensemble++によるスケーラブルな探索
• Authors: Yingru Li, Jiawei Xu, Baoxiang Wang, Zhi-Quan Luo,
• Abstract要約: ランダムな線形結合を持つ新しい共有要素アンサンブルアーキテクチャを用いたスケーラブルな探索フレームワークを提案する。 線形帯域については、Ensemble++がThompson Samplingに匹敵する後悔を達成していることを示す理論的保証を提供する。 我々は、固定された特徴を学習可能なニューラル表現に置き換えることで、この理論の基礎を非線形報酬に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.53967194965416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thompson Sampling is a principled method for balancing exploration and exploitation, but its real-world adoption faces computational challenges in large-scale or non-conjugate settings. While ensemble-based approaches offer partial remedies, they typically require prohibitively large ensemble sizes. We propose Ensemble++, a scalable exploration framework using a novel shared-factor ensemble architecture with random linear combinations. For linear bandits, we provide theoretical guarantees showing that Ensemble++ achieves regret comparable to exact Thompson Sampling with only $\Theta(d \log T)$ ensemble sizes--significantly outperforming prior methods. Crucially, this efficiency holds across both compact and finite action sets with either time-invariant or time-varying contexts without configuration changes. We extend this theoretical foundation to nonlinear rewards by replacing fixed features with learnable neural representations while preserving the same incremental update principle, effectively bridging theory and practice for real-world tasks. Comprehensive experiments across linear, quadratic, neural, and GPT-based contextual bandits validate our theoretical findings and demonstrate Ensemble++'s superior regret-computation tradeoff versus state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: トンプソンサンプリング(Thompson Sampling)は、探索と搾取のバランスをとるための原則的手法であるが、実世界の採用は大規模または非共役環境における計算上の課題に直面している。 アンサンブルに基づくアプローチは部分的な治療法を提供するが、通常は大きなアンサンブルサイズを必要とする。 本稿では,ランダムな線形結合を持つ新しい共有要素アンサンブルアーキテクチャを用いて,スケーラブルな探索フレームワークであるEnsemble++を提案する。 線形帯域については、Ensemble++がThompson Smplingに匹敵する後悔を達成していることを示す理論的な保証を提供する。 重要なことに、この効率性は、時間不変あるいは時間変化の文脈で構成変更なしにコンパクトかつ有限な作用集合にまたがる。 固定特徴を学習可能なニューラル表現に置き換えることにより、この理論基盤を非線形報酬に拡張し、同じ漸進的な更新原理を保ちながら、実世界のタスクに対する理論と実践を効果的にブリッジする。 線形、二次的、神経的、およびGPTに基づく文脈的帯域幅に関する総合的な実験は、我々の理論的な知見を検証し、Ensemble++の優れた後悔計算トレードオフと最先端の手法を実証する。

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