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English(EN) Replicability is Asymptotically Free in Multi-armed Bandits

新研究论文探讨多臂老虎机算法中的可复现性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究论文介绍了一种新颖的多臂老虎机算法方法，侧重于可复现性。该论文题为“多臂老虎机中的可复现性渐近免费”，表明现有算法与不可复现版本相比，在遗憾方面会产生显著成本。然而，研究人员提出了一种方法，对于足够长的时间范围，该方法需要显著更少的探索，从而提高了效率。这项工作还为双臂可复现老虎机问题建立了第一个下界，表明他们提出的算法是最优的。 AI

影响 这项研究可以提高机器学习实验中结果的可靠性和可复现性。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新研究论文探讨多臂老虎机算法中的可复现性

报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Junpei Komiyama, Shinji Ito, Yuichi Yoshida, Souta Koshino ·

    多臂老虎机中的可复现性渐近免费

    arXiv:2402.07391v3 Announce Type: replace Abstract: We consider a replicable stochastic multi-armed bandit algorithm that ensures, with high probability, that the algorithm's sequence of actions is not affected by the randomness inherent in the dataset. Replicability allows third…

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