論文の概要: On Lai's Upper Confidence Bound in Multi-Armed Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02279v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 02:19:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 04:12:15.185158
- Title: On Lai's Upper Confidence Bound in Multi-Armed Bandits
- Title（参考訳）: マルチアーマッドバンドにおけるレイのアッパー信頼境界について
- Authors: Huachen Ren, Cun-Hui Zhang,
- Abstract要約: 我々は、Tze Leung Lai が多武装の盗賊のトピックに精力的に貢献したことに敬意を表します。
我々は、高い信頼度境界指数に対して、急激な非漸近的後悔境界を確立する。
我々の結果は、機械学習の文献にもっと注目に値する、Laiの独創的な作品の側面を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14360329494344
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this memorial paper, we honor Tze Leung Lai's seminal contributions to the topic of multi-armed bandits, with a specific focus on his pioneering work on the upper confidence bound. We establish sharp non-asymptotic regret bounds for an upper confidence bound index with a constant level of exploration for Gaussian rewards. Furthermore, we establish a non-asymptotic regret bound for the upper confidence bound index of \cite{lai1987adaptive} which employs an exploration function that decreases with the sample size of the corresponding arm. The regret bounds have leading constants that match the Lai-Robbins lower bound. Our results highlight an aspect of Lai's seminal works that deserves more attention in the machine learning literature.
- Abstract（参考訳）: この記念論文では、Tze Leung Lai による多武装の盗賊のトピックへの献身的な貢献を顕彰する。
ガウス報酬の探索レベルが一定である高信頼度有界指数に対して、急激な非漸近的後悔境界を確立する。
さらに, 対応する腕の標本サイズに応じて減少する探索関数を用いて, 上面信頼度有界指数に対する非漸近的後悔境界を定めている。
後悔境界は、レイ・ロビンズの下界と一致する鉛直定数を持つ。
我々の結果は、機械学習の文献にもっと注目に値する、Laiの独創的な作品の側面を強調します。
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