文脈的バンディット問題を解くためのTsetlinマシン【JST・京大機械翻訳】

Seraj Raihan; Sharma Jivitesh; Granmo Ole-Christoffer

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212258686421 整理番号：22P0284526

文脈的バンディット問題を解くためのTsetlinマシン【JST・京大機械翻訳】

Tsetlin Machine for Solving Contextual Bandit Problems

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発行年： 2022年02月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月03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)

本論文では,命題論理を用いて複雑なパターン認識タスクを解決する,Tsetlinマシンを用いた解釈可能な文脈的帯域アルゴリズムを紹介した。提案した帯域学習アルゴリズムは,直接ビット操作に依存し,計算および解釈を単純化する。次に,TsetlinマシンによるThompsonサンプリングを行う機構を提示し,そのノンパラメトリック性質を与えた。経験的解析は,ベース文脈的帯域学習者としてのTsetlinマシンが,9つのデータセットのうち8つで他のポピュラーなベース学習者より優れていることを示した。さらに,この学習者の解釈可能性を分析し,文脈をモデリングする命題表現に基づいて,腕がどのように選択されるかを調査した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , CAI , 自然語処理

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