論文の概要: Linear Bandits with Partially Observable Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06142v2
• Date: Sun, 06 Jul 2025 13:42:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.224247
• Title: Linear Bandits with Partially Observable Features
• Title（参考訳）: 部分観察可能な特徴を持つ線形帯域
• Authors: Wonyoung Kim, Sungwoo Park, Garud Iyengar, Assaf Zeevi, Min-hwan Oh,
• Abstract要約: 本稿では,部分的に観測可能な特徴を考慮に入れた線形帯域問題について検討する。 本稿では,新たな理論的枠組みとサブ線形後悔保証付きアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,観測された特徴のみに依存して,非コンテキストマルチアーム帯域幅と線形帯域幅アルゴリズムの両方に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.08645010112184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study the linear bandit problem that accounts for partially observable features. Without proper handling, unobserved features can lead to linear regret in the decision horizon $T$, as their influence on rewards is unknown. To tackle this challenge, we propose a novel theoretical framework and an algorithm with sublinear regret guarantees. The core of our algorithm consists of: (i) feature augmentation, by appending basis vectors that are orthogonal to the row space of the observed features; and (ii) the introduction of a doubly robust estimator. Our approach achieves a regret bound of $\tilde{O}(\sqrt{(d + d_h)T})$, where $d$ denotes the dimension of the observed features, and $d_h$ represents the number of nonzero coefficients in the parameter associated with the reward component projected onto the subspace orthogonal to the row space spanned by the observed features. Notably, our algorithm requires no prior knowledge of the unobserved feature space, which may expand as more features become hidden. Numerical experiments confirm that our algorithm outperforms both non-contextual multi-armed bandits and linear bandit algorithms depending solely on observed features.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,部分的に観測可能な特徴を考慮に入れた線形帯域問題について検討する。 適切な処理がなければ、観測されていない特徴は、報酬に対する影響が不明であるため、決定の地平線において線形後悔を引き起こす可能性がある。 この課題に対処するため、我々は新しい理論フレームワークとサブ線形後悔保証付きアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムのコアは以下の通りである。 (i)観測された特徴の行空間に直交する基底ベクトルを付加することにより特徴増強 (二)二重頑健な推定器の導入 ここで、$d$は観測された特徴の次元を表し、$d_h$は、観測された特徴によって区切られた行空間に直交する部分空間に投影される報酬成分に関連するパラメータの非ゼロ係数の数を表す。 特に、我々のアルゴリズムでは、観測されていない特徴空間に関する事前の知識は必要とせず、より多くの特徴が隠されるにつれて拡張される可能性がある。 数値実験により,本アルゴリズムは観測された特徴のみによらず,非テクスチュアルなマルチアームバンディットと線形バンディットのアルゴリズムよりも優れていることを確認した。

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