抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】