Fugu-MT 論文翻訳(概要): ContextWIN: Whittle Index Based Mixture-of-Experts Neural Model For Restless Bandits Via Deep RL

論文の概要: ContextWIN: Whittle Index Based Mixture-of-Experts Neural Model For Restless Bandits Via Deep RL

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09781v1
Date: Sun, 13 Oct 2024 08:58:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 04:52:52.366828
Title: ContextWIN: Whittle Index Based Mixture-of-Experts Neural Model For Restless Bandits Via Deep RL
Title（参考訳）: ContextWIN: ディープRLによるレストレスバンドのためのWhittle Index based Mixture-of-Experts Neural Model
Authors: Zhanqiu Guo, Wayne Wang,
Abstract要約: 本研究では,NeurWINモデルを拡張する新しいアーキテクチャであるContextWINを紹介する。強化学習フレームワークに専門家の混在を統合することで、ContextWINはコンテキスト情報を利用して意思決定を通知する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668932
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study introduces ContextWIN, a novel architecture that extends the Neural Whittle Index Network (NeurWIN) model to address Restless Multi-Armed Bandit (RMAB) problems with a context-aware approach. By integrating a mixture of experts within a reinforcement learning framework, ContextWIN adeptly utilizes contextual information to inform decision-making in dynamic environments, particularly in recommendation systems. A key innovation is the model's ability to assign context-specific weights to a subset of NeurWIN networks, thus enhancing the efficiency and accuracy of the Whittle index computation for each arm. The paper presents a thorough exploration of ContextWIN, from its conceptual foundation to its implementation and potential applications. We delve into the complexities of RMABs and the significance of incorporating context, highlighting how ContextWIN effectively harnesses these elements. The convergence of both the NeurWIN and ContextWIN models is rigorously proven, ensuring theoretical robustness. This work lays the groundwork for future advancements in applying contextual information to complex decision-making scenarios, recognizing the need for comprehensive dataset exploration and environment development for full potential realization.
Abstract（参考訳）: 本研究では,Neural Whittle Index Network(NeurWIN)モデルを拡張した新しいアーキテクチャであるContextWINを紹介する。強化学習フレームワークに専門家の混在を統合することで、ContextWINは動的環境、特にレコメンデーションシステムにおいて、コンテキスト情報を利用して意思決定を通知する。重要なイノベーションは、NeurWINネットワークのサブセットにコンテキスト固有の重みを割り当てることによって、各アームのWhittleインデックス計算の効率と精度を高めることである。本稿では、ContextWINの概念的基礎から実装と潜在的な応用まで、徹底的に調査する。 RMABの複雑さとコンテキストを統合することの重要性を掘り下げ、ContextWINがこれらの要素をどのように効果的に活用するかを強調します。 NeurWINモデルとContextWINモデルの収束は厳密に証明されており、理論的堅牢性を保証する。この研究は、複雑な意思決定シナリオに文脈情報を適用し、完全な潜在的な実現のための包括的なデータセット探索と環境開発の必要性を認識し、将来の進歩の基盤となる。

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