线性 bandit 的 Top-m 识别
机器学习
2021-03-19 v1 人工智能
统计理论
定量方法
统计理论
摘要
受药物重定位应用启发，我们提出首批算法，在固定置信度设定下解决线性 bandit 模型中均值最大的 m 1 个臂的识别问题。这些算法属于我们为线性 bandit 中 Top-m 识别所引入的间隙指数聚焦算法 (GIFA) 通用族。我们给出了这些算法的统一分析，展示了特征的使用如何降低样本复杂度。我们进一步在模拟数据与一个简单的药物重定位任务上对这些算法进行了实证验证。
引用
@article{arxiv.2103.10070,
title = {Top-m identification for linear bandits},
author = {Clémence Réda and Emilie Kaufmann and Andrée Delahaye-Duriez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10070},
year = {2021}
}