Sparsity-Agnostic Lasso Bandit【JST・京大機械翻訳】

Oh Min-hwan; Iyengar Garud; Zeevi Assaf

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200244633025 整理番号：21P0040041

Sparsity-Agnostic Lasso Bandit【JST・京大機械翻訳】

Sparsity-Agnostic Lasso Bandit

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発行年： 2020年07月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

特徴ベクトルの次元dが潜在的に大きい確率的文脈的帯域問題を考察したが,しかし,基数s_0||dの特徴のスパース部分集合だけが報酬関数に影響した。まばらな帯域のためのすべての既存のアルゴリズムは,スパース性指数s_0の値の先験的知識を必要とする。この知識は実際にはほとんど利用できず,このパラメータの誤仕様は既存の方法の性能の厳しい劣化をもたらす。本論文の主な貢献は,スパース性指数s_0の事前知識を必要としないアルゴリズムを提案して,穏やかな条件下でその性能に関する厳密なレグレット限界を確立することである。また,提案アルゴリズムを数値的に評価し,正しいスパース性指数がそれらに対して明らかにされたが,提案アルゴリズムから隠されたままであっても,既存の方法よりも一貫して性能が優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 通信網 , 信号理論

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