Effiziente Algorithmen für generalisierte lineare kontextuelle Banditen mit begrenzter Anpassungsfähigkeit

Conceitos Básicos

Wir präsentieren zwei Algorithmen, B-GLinCB und RS-GLinCB, die optimale Regret-Garantien für generalisierte lineare kontextuelle Banditen in Szenarien mit begrenzter Anpassungsfähigkeit liefern. Unsere Algorithmen eliminieren die Abhängigkeit vom Nichtlinearitätsparameter κ, der in früheren Arbeiten auftrat.

Resumo

Die Studie befasst sich mit dem Problem der generalisierten linearen kontextuellen Banditen unter Berücksichtigung von Anforderungen an die begrenzte Anpassungsfähigkeit. Es werden zwei Algorithmen, B-GLinCB und RS-GLinCB, vorgestellt, die jeweils zwei gängige Modelle für begrenzte Anpassungsfähigkeit adressieren:

1. Batch-Lernen mit stochastischen Kontexten:

   • B-GLinCB teilt die Runden in M Batches ein, wobei die Richtlinienupdates nur am Ende jedes Batches erfolgen.
   • Mit Ω(log log T) Batches erreicht B-GLinCB einen Regret von ̃O(√T).

2. Seltene Richtlinienwechsel mit adversariellen Kontexten:

   • RS-GLinCB aktualisiert seine Richtlinie höchstens ̃O(log2 T) Mal und erreicht einen Regret von ̃O(√T).

Darüber hinaus eliminieren beide Algorithmen die Abhängigkeit vom Nichtlinearitätsparameter κ, was ein unabhängiges Interesse darstellt.

Estatísticas

Der Nichtlinearitätsparameter κ ist definiert als κ := max_{x∈∪_t^T X_t} 1/̇μ(⟨x, θ*⟩).
Der Parameter S ist eine obere Schranke für die Norm des unbekannten Parameters θ*, also ∥θ*∥ ≤ S.

Citações

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Principais Insights Extraídos De

Optimal Regret with Limited Adaptivity for Generalized Linear Contextual Bandits

by Ayush Sawarn... às arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06831.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnte man die Algorithmen B-GLinCB und RS-GLinCB auf andere Kontextbandit-Probleme mit nichtlinearen Belohnungsmodellen erweitern

Um die Algorithmen B-GLinCB und RS-GLinCB auf andere Kontextbandit-Probleme mit nichtlinearen Belohnungsmodellen zu erweitern, könnten wir ähnliche Techniken und Konzepte auf verschiedene Kontexte anwenden. Zum Beispiel könnten wir die Idee der Selbstkonkordanz von begrenzten generalisierten linearen Modellen nutzen, um Regret-Garantien für andere nichtlineare Reward-Modelle zu entwickeln. Wir könnten auch die Vorgehensweise der optimalen Gestaltung von Politiken auf andere Kontexte übertragen, um effiziente Algorithmen für verschiedene Problemstellungen zu entwerfen.

Welche zusätzlichen Annahmen oder Erweiterungen wären nötig, um die Algorithmen in praktischen Anwendungen einzusetzen

Um die Algorithmen in praktischen Anwendungen einzusetzen, wären zusätzliche Annahmen oder Erweiterungen erforderlich. Zum Beispiel könnten wir die Algorithmen an spezifische Anwendungsfälle anpassen, indem wir Domänenwissen oder spezifische Anforderungen berücksichtigen. Darüber hinaus könnten wir die Algorithmen weiter optimieren, um die Berechnungseffizienz zu verbessern und sicherzustellen, dass sie in Echtzeitumgebungen eingesetzt werden können. Es wäre auch wichtig, die Algorithmen auf reale Datensätze und Szenarien zu testen, um ihre Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit zu validieren.

Wie könnte man die Ideen der Arbeit nutzen, um Algorithmen für kontextuelle Banditen mit anderen Beschränkungen der Anpassungsfähigkeit zu entwickeln

Die Ideen der Arbeit könnten genutzt werden, um Algorithmen für kontextuelle Banditen mit anderen Beschränkungen der Anpassungsfähigkeit zu entwickeln, indem wir ähnliche Techniken auf verschiedene Szenarien anwenden. Zum Beispiel könnten wir die Konzepte der begrenzten Adaptivität auf andere Modelle von kontextuellen Banditen anwenden, um Algorithmen zu entwerfen, die in spezifischen Umgebungen effektiv arbeiten. Wir könnten auch die Erkenntnisse über die Entfernung der Abhängigkeit von bestimmten Parametern auf andere Kontexte übertragen, um robuste und effiziente Algorithmen für verschiedene Problemstellungen zu entwickeln.