多项Logit赌博机中纯探索的实例敏感算法
机器学习
2021-08-17 v2 数据结构与算法
摘要
受快时尚零售和在线广告等现实应用的推动，多项Logit赌博机（MNL-bandit）是在线学习与运筹学中的热门模型，在过去十年中引起了广泛关注。然而，颇为令人意外的是，作为赌博机理论基本问题的纯探索，迄今为止在MNL-bandit中尚未得到充分研究。在本文中，我们给出用于MNL-bandit中纯探索的高效算法。我们的算法实现了实例敏感的抽取复杂度。我们还通过一个几乎匹配的下界补充了上界。
引用
@article{arxiv.2012.01499,
title = {Instance-Sensitive Algorithms for Pure Exploration in Multinomial Logit Bandit},
author = {Nikolai Karpov and Qin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.01499},
year = {2021}
}
备注
13 pages