用于求解上下文老虎机问题的 Tsetlin 机
机器学习
2022-02-07 v1 人工智能
神经与进化计算
摘要
本文介绍了一种使用 Tsetlin 机（Tsetlin Machine）的可解释上下文老虎机算法，该算法利用命题逻辑解决复杂的模式识别任务。所提出的老虎机学习算法依赖于直接的位操作，从而简化了计算与解释。鉴于 Tsetlin 机的非参数性质，我们随后提出了一种使用 Tsetlin 机执行 Thompson 采样（Thompson sampling）的机制。我们的实证分析表明，作为基础上下文老虎机学习器，Tsetlin 机在九个数据集中的八个上优于其他流行的基础学习器。我们进一步分析了学习器的可解释性，研究了如何基于建模上下文的命题表达式来选择臂。
引用
@article{arxiv.2202.01914,
title = {Tsetlin Machine for Solving Contextual Bandit Problems},
author = {Raihan Seraj and Jivitesh Sharma and Ole-Christoffer Granmo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.01914},
year = {2022}
}