論文の概要: Best-Arm Identification with Noisy Actuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02255v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 16:50:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.924945
• Title: Best-Arm Identification with Noisy Actuation
• Title（参考訳）: 雑音アクチュエータを用いたBest-Arm識別
• Authors: Merve Karakas, Osama Hanna, Lin F. Yang, Christina Fragouli,
• Abstract要約: 我々は、中央学習者から分散エージェントへ、離散メモリレスチャネル(DMC)を介して、アームコマンドが伝達されるときに、最適な腕を特定する方法を研究する。 エージェントの能力によっては、その分析と共に通信方式を提供しており、基礎となるDMCのゼロエラー能力と興味深い関係がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.77852678794615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider a multi-armed bandit (MAB) instance and study how to identify the best arm when arm commands are conveyed from a central learner to a distributed agent over a discrete memoryless channel (DMC). Depending on the agent capabilities, we provide communication schemes along with their analysis, which interestingly relate to the zero-error capacity of the underlying DMC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、マルチアーム・バンディット(MAB)のインスタンスを考察し、中央学習者から分散エージェントへ離散メモリレスチャネル(DMC)を介してアームコマンドを伝達する際の最適なアームの識別方法を検討する。 エージェントの能力によっては、その分析と共に通信方式を提供しており、基礎となるDMCのゼロエラー能力と興味深い関係がある。

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