論文の概要: Efficient Prior Selection in Gaussian Process Bandits with Thompson Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01226v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 10:29:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:04:00.222443
• Title: Efficient Prior Selection in Gaussian Process Bandits with Thompson Sampling
• Title（参考訳）: トンプソンサンプリングによるガウス過程帯域の効率的な事前選択
• Authors: Jack Sandberg, Morteza Haghir Chehreghani,
• Abstract要約: GPバンディットにおける共同選択と後悔の最小化のための2つのアルゴリズムを提案する。 理論的にはアルゴリズムを解析し,それぞれの後悔に対する上限を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.466505075075075
• License:
• Abstract: Gaussian process (GP) bandits provide a powerful framework for solving blackbox optimization of unknown functions. The characteristics of the unknown function depends heavily on the assumed GP prior. Most work in the literature assume that this prior is known but in practice this seldom holds. Instead, practitioners often rely on maximum likelihood estimation to select the hyperparameters of the prior - which lacks theoretical guarantees. In this work, we propose two algorithms for joint prior selection and regret minimization in GP bandits based on GP Thompson sampling (GP-TS): Prior-Elimination GP-TS (PE-GP-TS) and HyperPrior GP-TS (HP-GP-TS). We theoretically analyze the algorithms and establish upper bounds for their respective regret. In addition, we demonstrate the effectiveness of our algorithms compared to the alternatives through experiments with synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程 (GP) は未知関数のブラックボックス最適化を解くための強力なフレームワークを提供する。 未知関数の特性は、推定されたGPの先行値に大きく依存する。 文学におけるほとんどの研究は、この先行が知られていると仮定しているが、実際には、この説は滅多にない。 代わりに、実践者は、理論的な保証が欠如している前者のハイパーパラメータを選択するために、最大推定に頼っていることが多い。 本研究では,GPトンプソンサンプリング(GP-TS)に基づくGPバンディットのジョイント事前選択と後悔最小化のための2つのアルゴリズムを提案する。 理論的にはアルゴリズムを解析し,それぞれの後悔に対する上限を確立する。 さらに,合成および実世界のデータを用いた実験により,提案アルゴリズムの有効性を代替アルゴリズムと比較した。

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