Slowly Changing Adversarial Bandit Algorithms are Efficient for Discounted MDPs

Conceitos Básicos

Slowly changing adversarial bandit algorithms can efficiently handle discounted Markov decision processes.

Resumo

The content explores a reduction from tabular reinforcement learning to multi-armed bandits, focusing on slowly changing adversarial bandit algorithms. It discusses the black-box reduction, related work, preliminary concepts, assumptions, and challenges faced in the analysis. The main theorem and case study with EXP3 are presented to demonstrate the efficiency of bandit algorithms in handling discounted MDPs.

Estatísticas

Under ergodicity and fast mixing assumptions, one could place slowly changing bandit algorithms to achieve optimal regret bounds.
The regret bound depends on various problem parameters specified in later sections.
The slowly changing property is crucial for leveraging techniques from the bandit toolbox effectively.

Citações

"Reinforcement learning generalizes multi-armed bandit problems with additional difficulties of a longer planning horizon and unknown transition dynamics."
"We explore a black-box reduction from discounted infinite-horizon tabular reinforcement learning to multi-armed bandits."
"Despite the decentralized framework where each state is managed by an independent learner being a compelling problem in itself..."

Principais Insights Extraídos De

Slowly Changing Adversarial Bandit Algorithms are Efficient for Discounted MDPs

by Ian A. Kash,... às arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2205.09056.pdf

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