論文の概要: DAL: A Practical Prior-Free Black-Box Framework for Non-Stationary Bandit Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19401v3
• Date: Fri, 20 Jun 2025 17:52:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:51.376322
• Title: DAL: A Practical Prior-Free Black-Box Framework for Non-Stationary Bandit Environments
• Title（参考訳）: DAL:非定常帯域環境のための実用的プリフリーブラックボックスフレームワーク
• Authors: Argyrios Gerogiannis, Yu-Han Huang, Subhonmesh Bose, Venugopal V. Veeravalli,
• Abstract要約: 非定常的包帯の問題に対して,検出強化学習(DAL)と呼ばれる実用的なブラックボックスフレームワークを導入する。 DALはモジュラーであり、任意の固定帯域アルゴリズムを入力として受け入れ、変更検出器で拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.606885016888306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a practical, black-box framework termed Detection Augmenting Learning (DAL) for the problem of non-stationary bandits without prior knowledge of the underlying non-stationarity. DAL is modular, accepting any stationary bandit algorithm as input and augmenting it with a change detector. Our approach is applicable to all common parametric and non-parametric bandit variants. Extensive experimentation demonstrates that DAL consistently surpasses current state-of-the-art methods across diverse non-stationary scenarios, including synthetic benchmarks and real-world datasets, underscoring its versatility and scalability. We provide theoretical insights into DAL's strong empirical performance on piecewise stationary and drift settings, complemented by thorough experimental validation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非定常帯域の問題に対して,基礎となる非定常帯域に関する事前知識のない,実用的なブラックボックスフレームワークである検出強化学習(DAL)を導入する。 DALはモジュラーであり、任意の固定帯域アルゴリズムを入力として受け入れ、変更検出器で拡張する。 我々のアプローチは、すべてのパラメトリックおよび非パラメトリックバンディット変種に適用できる。 大規模な実験により、DALは、合成ベンチマークや実世界のデータセットなど、さまざまな非定常シナリオにわたる現在の最先端メソッドを一貫して超越し、その汎用性とスケーラビリティを実証している。 我々は,DALの定常およびドリフト設定における強い経験的性能に関する理論的知見を,徹底的な実験検証によって補完する。

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