Neuer Reduktionsalgorithmus vereinfacht Markovische Kontextbanditen
In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Reduktionsalgorithmus vorgestellt, der Markovische Kontextlinearbanditen – ein Modell, bei dem die verfügbaren Aktionen durch einen exogenen Marko…
- In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Reduktionsalgorithmus vorgestellt, der Markovische Kontextlinearbanditen – ein Modell, bei dem d…
- Durch die Konstruktion eines stationären Ersatzaktionssatzes und die Anwendung eines verzögerten Aktualisierungsschemas kann das Verfahren die Verzerrung, die durch nich…
- Der Ansatz nutzt die Eigenschaft der geometrischen Ergodizität, um eine stabile Surrogat-Umgebung zu schaffen, in der ein Standardlinearbandit-Oracle eingesetzt werden k…
In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Reduktionsalgorithmus vorgestellt, der Markovische Kontextlinearbanditen – ein Modell, bei dem die verfügbaren Aktionen durch einen exogenen Markov-Kette bestimmt werden – auf klassische lineare Banditen reduziert. Durch die Konstruktion eines stationären Ersatzaktionssatzes und die Anwendung eines verzögerten Aktualisierungsschemas kann das Verfahren die Verzerrung, die durch nichtstationäre Kontextverteilungen entsteht, effektiv kontrollieren.
Der Ansatz nutzt die Eigenschaft der geometrischen Ergodizität, um eine stabile Surrogat-Umgebung zu schaffen, in der ein Standardlinearbandit-Oracle eingesetzt werden kann. Für den Fall unbekannter Übergangsdichten wird ein Phasenalgorithmus entwickelt, der die Surrogatzuordnung online lernt. In beiden Szenarien liefert die Methode mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Regret-Bound, der dem des zugrunde liegenden linearen Bandit-Oracle entspricht, wobei die Abhängigkeit von der Mischzeit lediglich in niedriger Ordnung auftritt.
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