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English(EN) Does 1/2-Tsallis-INF Also Work Well for Best-Arm Identification?

新研究探讨 1/2-Tsallis-INF 算法在最佳臂识别中的应用

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本研究论文调查了 1/2-Tsallis-INF 算法（一种用于最小化多臂老虎机问题遗憾值的已知方法）在应用于识别最佳臂任务时的有效性。该研究分析了该算法在随机老虎机设置下的失效概率，重点关注次优臂的采样方式以及这对累积损失估计器的影响。通过为估计累积损失的间隙过程开发一个李雅普诺夫函数，论文为失效概率建立了多项式上限，并证明了这些上限中的指数基本上是紧密的。 AI

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jingxin Zhan, Yuze Han, Zhihua Zhang ·

    1/2-Tsallis-INF 是否也适用于最佳手臂识别？

    arXiv:2608.15365v1 Announce Type: new Abstract: Regret minimization (RM) and best-arm identification (BAI) are two fundamental objectives in multi-armed bandits. Among regret-minimizing algorithms, $1/2$-Tsallis-INF is a canonical best-of-both-worlds FTRL algorithm: it achieves l…

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