論文の概要: Achieving adaptivity and optimality for multi-armed bandits using Exponential-Kullback Leiblier Maillard Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14379v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 09:12:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:48.888866
• Title: Achieving adaptivity and optimality for multi-armed bandits using Exponential-Kullback Leiblier Maillard Sampling
• Title（参考訳）: Exponential-Kullback Leiblier Maillard Smpling を用いたマルチアームバンディットの適応性と最適性
• Authors: Hao Qin, Kwang-Sung Jun, Chicheng Zhang,
• Abstract要約: 本研究では, 1-Exponential Distribution (OPED) ファミリーに属する報酬分布を持つマルチアーメッド・バンディット(MAB)の問題について検討する。 本稿では,複数の最適性基準を同時に達成できるアルゴリズム,Exponential Kullback-Leibler Maillard Sampling(expklms)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.487235945761913
• License:
• Abstract: We study the problem of Multi-Armed Bandits (MAB) with reward distributions belonging to a One-Parameter Exponential Distribution (OPED) family. In the literature, several criteria have been proposed to evaluate the performance of such algorithms, including Asymptotic Optimality (A.O.), Minimax Optimality (M.O.), Sub-UCB, and variance-adaptive worst-case regret bound. Thompson Sampling (TS)-based and Upper Confidence Bound (UCB)-based algorithms have been employed to achieve some of these criteria. However, none of these algorithms simultaneously satisfy all the aforementioned criteria. In this paper, we design an algorithm, Exponential Kullback-Leibler Maillard Sampling (abbrev. \expklms), that can achieve multiple optimality criteria simultaneously, including A.O., M.O. with a logarithmic factor, Sub-UCB, and variance-adaptive worst-case regret bound.
• Abstract（参考訳）: 1パラメータ指数分布(OPED)ファミリーに属する報酬分布を持つマルチアーメッド帯域(MAB)の問題について検討する。 論文の中では、漸近的最適性(A.O.)、ミニマックス最適性(M.O.)、サブUCB、分散適応型最悪の後悔境界など、そのようなアルゴリズムの性能を評価するためのいくつかの基準が提案されている。 Thompson Sampling (TS) とUpper Confidence Bound (UCB) をベースとしたアルゴリズムは、これらの基準のいくつかを達成するために使われている。 しかし、これらのアルゴリズムは上記の全ての基準を同時に満たさない。 本稿では,Exponential Kullback-Leibler Maillard Sampling (abbrev) というアルゴリズムを設計する。 A.O.、M.O.、対数係数、サブUCB、分散適応型最悪の後悔境界を含む複数の最適基準を同時に達成できる。

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