論文の概要: Latency-Aware Contextual Bandit: Application to Cryo-EM Data Collection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13109v3
• Date: Thu, 09 Oct 2025 14:24:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.493511
• Title: Latency-Aware Contextual Bandit: Application to Cryo-EM Data Collection
• Title（参考訳）: レイテンシを意識したコンテキスト帯域:Cryo-EMデータ収集への応用
• Authors: Lai Wei, Ambuj Tewari, Michael A. Cianfrocco,
• Abstract要約: 本稿では,標準的なコンテキスト帯域幅問題を一般化した待ち時間対応のコンテキスト帯域幅フレームワークを提案する。 この設定では、学習者はコンテキストを観察し、選択されたサブセットによって決定される合計時間で、決定セットから複数のアームを選択することができる。 提案アルゴリズムは, 探索, エクスプロイト, 動作遅延のバランスを保ち, 最適平均回帰ポリシーに対する後悔を最小限に抑える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.51929492181581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a latency-aware contextual bandit framework that generalizes the standard contextual bandit problem, where the learner adaptively selects arms and switches decision sets under action delays. In this setting, the learner observes the context and may select multiple arms from a decision set, with the total time determined by the selected subset. The problem can be framed as a special case of semi-Markov decision processes (SMDPs), where contexts and latencies are drawn from an unknown distribution. Leveraging the Bellman optimality equation, we design the contextual online arm filtering (COAF) algorithm, which balances exploration, exploitation, and action latency to minimize regret relative to the optimal average-reward policy. We analyze the algorithm and show that its regret upper bounds match established results in the contextual bandit literature. In numerical experiments on a movie recommendation dataset and cryogenic electron microscopy (cryo-EM) data, we demonstrate that our approach efficiently maximizes cumulative reward over time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習者が腕を適応的に選択し,動作遅延の下で決定セットを切り替える,標準的なコンテキスト帯域幅問題を一般化する待ち時間対応型コンテキスト帯域幅フレームワークを提案する。 この設定では、学習者はコンテキストを観察し、選択されたサブセットによって決定される合計時間で、決定セットから複数のアームを選択することができる。 この問題は半マルコフ決定過程(SMDP)の特殊な場合として、文脈や遅延が未知の分布から引き出される。 ベルマン最適性方程式を応用して、最適平均回帰ポリシーに対する後悔を最小限に抑えるために、探索、搾取、行動遅延のバランスをとる文脈的オンラインアームフィルタリング(COAF)アルゴリズムを設計する。 我々は,このアルゴリズムを解析し,その後悔した上限値が,文脈的バンディット文学において確立された結果と一致することを示す。 映画レコメンデーションデータセットと低温電子顕微鏡(cryo-EM)データを用いた数値実験により,本手法は時間とともに累積報酬を効率的に最大化することを示した。

関連論文リスト

• Neural Dueling Bandits [58.90189511247936]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T09:23:22Z)
• Optimal Multi-Fidelity Best-Arm Identification [65.23078799972188]
  バンディットのベストアーム識別において、アルゴリズムは、できるだけ早く特定の精度で、最高平均報酬の腕を見つけることを任務とする。 マルチフィデリティのベストアーム識別について検討し、低コストで低いフィデリティ(正確な平均推定値を持たない)で腕をサンプリングすることを選択できる。 この問題に対処するためのいくつかの方法が提案されているが、その最適性は、特に最適な腕を特定するのに必要な総コストのゆるやかな下限のため、未解決のままである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T08:02:40Z)
• Multi-Armed Bandits with Abstention [62.749500564313834]
  本稿では, 新たな戦略要素である禁忌を取り入れた, 正準多重武装バンディット問題の拡張を提案する。 この強化されたフレームワークでは、エージェントは各タイムステップでアームを選択することだけでなく、観察する前に即時報酬を受け付けないオプションも備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:27:12Z)
• Best Arm Identification with Fixed Budget: A Large Deviation Perspective [54.305323903582845]
  我々は、様々な武器の報酬間の経験的ギャップに基づいて、あらゆるラウンドで腕を拒絶できる真に適応的なアルゴリズムであるsredを提示する。 特に、様々な武器の報酬の間の経験的ギャップに基づいて、あらゆるラウンドで腕を拒絶できる真に適応的なアルゴリズムであるsredを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T13:17:43Z)
• Best Arm Identification for Stochastic Rising Bandits [84.55453174601826]
  SRB(Rising Bandits)は、選択される度に選択肢の期待される報酬が増加する、シーケンシャルな意思決定の問題をモデル化する。 本稿では,SRBの固定予算ベストアーム識別(BAI)問題に焦点をあてる。 R-UCBE と R-SR の2つのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T08:01:37Z)
• Stochastic Rising Bandits [40.32303434592863]
  本研究は、腕が単調に非減少している、安静時および安静時バンディットの特定の症例について検討する。 この特性により、ペイオフの規則性を利用して、厳密な後悔の限界を提供する、特別に構築されたアルゴリズムを設計することができる。 我々は,本アルゴリズムを実世界のデータセットに対するオンラインモデル選択問題や,複数の合成されたタスクに対する非定常MABの最先端手法と経験的に比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T17:30:45Z)
• Finding Optimal Arms in Non-stochastic Combinatorial Bandits with Semi-bandit Feedback and Finite Budget [6.759124697337311]
  有限サンプリング予算制約の下では,半帯域フィードバックによる帯域幅問題を考える。 アクションは、一組のアームを選択し、選択されたセット内の各アームに対するフィードバックが受信される。 本稿では,アーム除去戦略の全スペクトルをカバーするのに適した汎用アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T14:36:05Z)
• Max-Utility Based Arm Selection Strategy For Sequential Query Recommendations [16.986870945319293]
  オンライン情報収集や探索分析のようなクローズドループ対話型学習環境におけるクエリレコメンデーション問題について考察する。 この問題は、数え切れないほど多くの腕を持つマルチアーマッド・バンド(MAB)フレームワークを使って、自然にモデル化することができる。 このような選択戦略がしばしば高い累積的後悔をもたらすことを示し、この結果から、武器の最大有効性に基づく選択戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T13:03:30Z)
• PAC Best Arm Identification Under a Deadline [101.10352416022559]
  我々は、$(epsilon, delta)$-PACベストアーム識別について研究し、意思決定者は、アームプル(サンプル)の数を最小化しながら、少なくとも1 - delta$の確率で最適なアームを識別しなければならない。 この作業では、決定者はT$ラウンドの期限が与えられ、各ラウンドで、どのアームを引っ張るか、何回引っ張るかを適応的に選ぶことができる。 本稿では,この設定のための新しいアルゴリズムであるElastic Batch Racing (EBR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T19:48:32Z)
• Online Model Selection: a Rested Bandit Formulation [49.69377391589057]
  静止したバンディット設定における最善のアーム識別問題を紹介し,解析する。 我々は、この問題の後悔の新しい概念を定義し、ゲームの終わりに最小の期待損失を持つ腕を常に再生するポリシーと比較します。 最近のバンディット文献における既知のモデル選択の試みとは異なり、アルゴリズムは問題の特定の構造を利用して、予想される損失関数の未知のパラメータを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T08:23:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。