論文の概要: Neural Dueling Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17112v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 09:23:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 14:23:43.947250
• Title: Neural Dueling Bandits
• Title（参考訳）: ニューラルデューリングバンド
• Authors: Arun Verma, Zhongxiang Dai, Xiaoqiang Lin, Patrick Jaillet, Bryan Kian Hsiang Low,
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いて、予め選択した腕の好みフィードバックを用いて報酬関数を推定する。 次に、理論結果を二項フィードバックによる文脈的帯域幅問題に拡張し、それはそれ自体は自明な寄与ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.90189511247936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextual dueling bandit is used to model the bandit problems, where a learner's goal is to find the best arm for a given context using observed noisy preference feedback over the selected arms for the past contexts. However, existing algorithms assume the reward function is linear, which can be complex and non-linear in many real-life applications like online recommendations or ranking web search results. To overcome this challenge, we use a neural network to estimate the reward function using preference feedback for the previously selected arms. We propose upper confidence bound- and Thompson sampling-based algorithms with sub-linear regret guarantees that efficiently select arms in each round. We then extend our theoretical results to contextual bandit problems with binary feedback, which is in itself a non-trivial contribution. Experimental results on the problem instances derived from synthetic datasets corroborate our theoretical results.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト・デュエル・バンディットは、学習者のゴールは、過去のコンテキストに対する選択されたアームに対するノイズの多い好みフィードバックを用いて、与えられたコンテキストに対して最適なアームを見つけることである。 しかし、既存のアルゴリズムでは、報酬関数は線形であり、オンラインレコメンデーションやWeb検索結果のランク付けなど、現実の多くのアプリケーションでは複雑で非線形である可能性がある。 この課題を克服するために、ニューラルネットワークを用いて、選択した腕の好みフィードバックを用いて報酬関数を推定する。 本稿では,各ラウンドの腕を効率よく選択するサブ線形後悔保証付き高信頼有界サンプリングとトンプソンサンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。 次に、理論結果を二項フィードバックによる文脈的帯域幅問題に拡張し、それはそれ自体は自明な寄与ではない。 合成データセットから得られた問題事例に関する実験結果が理論的結果を裏付ける。

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