論文の概要: Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10498v1
• Date: Thu, 15 May 2025 17:00:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.431413
• Title: Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB
• Title（参考訳）: k-Nearest Neighbor UCBによるバッチ非パラメトリック帯域
• Authors: Sakshi Arya,
• Abstract要約: バッチ化された非パラメトリックな文脈的包帯における逐次的意思決定について検討する。 適応的k-アネレスト近傍(k-NN)回帰と上位信頼境界(UCB)の原理を組み合わせた非パラメトリックアルゴリズムを提案する。 提案手法であるBaNk-UCBは完全に非パラメトリックであり,コンテキスト次元に適応し,実装が簡単である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study sequential decision-making in batched nonparametric contextual bandits, where actions are selected over a finite horizon divided into a small number of batches. Motivated by constraints in domains such as medicine and marketing -- where online feedback is limited -- we propose a nonparametric algorithm that combines adaptive k-nearest neighbor (k-NN) regression with the upper confidence bound (UCB) principle. Our method, BaNk-UCB, is fully nonparametric, adapts to the context dimension, and is simple to implement. Unlike prior work relying on parametric or binning-based estimators, BaNk-UCB uses local geometry to estimate rewards and adaptively balances exploration and exploitation. We provide near-optimal regret guarantees under standard Lipschitz smoothness and margin assumptions, using a theoretically motivated batch schedule that balances regret across batches and achieves minimax-optimal rates. Empirical evaluations on synthetic and real-world datasets demonstrate that BaNk-UCB consistently outperforms binning-based baselines.
• Abstract（参考訳）: バッチ化された非パラメトリックな文脈的包帯において、有限地平線上での動作を少数のバッチに分割して選択するシーケンシャルな意思決定について検討する。 オンラインフィードバックが限られている医療やマーケティングなどの分野の制約によって動機づけられた我々は、適応的なk-nearest neighbor(k-NN)回帰と上位信頼境界(UCB)原理を組み合わせた非パラメトリックアルゴリズムを提案する。 提案手法であるBaNk-UCBは完全に非パラメトリックであり,コンテキスト次元に適応し,実装が簡単である。 BaNk-UCBは、パラメトリックまたはビンニングに基づく推定器に依存する以前の研究とは異なり、局所幾何学を用いて報酬を推定し、探索と搾取を適応的にバランスさせる。 リプシッツの標準的なスムースネスとマージン仮定に基づいて、バッチ間での後悔のバランスを保ち、最小マックス最適率を達成する理論的動機付けされたバッチスケジュールを用いて、ほぼ最適の後悔の保証を提供する。 合成および実世界のデータセットに関する実証的な評価は、BaNk-UCBがビンニングベースベースラインを一貫して上回っていることを示している。

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