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English(EN) On the Complexity of Best-Arm Identification in Non-Stationary Linear Bandits

新算法解决了非平稳线性赌博机中的复杂性问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新算法 Adjacent-BAI，用于解决非平稳线性赌博机中的固定预算最佳臂识别问题。该问题涉及在对抗性条件和固定时间预算下识别具有最高累积奖励的臂。新算法基于一个与臂集相关的下界，该下界比先前过于悲观的复杂性度量更精确。所提出的 Adjacent-optimal 设计是众所周知的 XY-optimal 设计的一个变体，已被证明可以实现与此新下界紧密匹配的误差概率，从而确定了该问题的与臂集相关的复杂性。 AI

影响 为理解和优化动态环境中的赌博机算法引入了更精确的理论框架。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了机器学习子领域中的新算法和理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新算法解决了非平稳线性赌博机中的复杂性问题

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Leo Maynard-Zhang, Zhihan Xiong, Kevin Jamieson, Maryam Fazel ·

    非平稳线性赌博机中最佳手臂识别的复杂性

    arXiv:2603.10346v2 Announce Type: replace Abstract: We study the fixed-budget best-arm identification (BAI) problem in non-stationary linear bandits. Concretely, given a fixed time budget $T\in \mathbb{N}$, finite arm set $\mathcal{X} \subset \mathbb{R}^d$, and a potentially adve…

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