Thompson sampling has proven effective across a wide range of stationary bandit environments. However, as we demonstrate in this paper, it can perform poorly when applied to nonstationary environments. We show that such failures are attributed to the fact that, when exploring, the algorithm does not differentiate actions based on how quickly the information acquired loses its usefulness due to nonstationarity. Building upon this insight, we propose predictive sampling, which extends Thompson sampling to do this. We establish a Bayesian regret bound and establish that, in nonstationary bandit environments, the regret incurred by Thompson sampling can far exceed that of predictive sampling. We also present implementations of predictive sampling that scale to complex bandit environments of practical interest in a computationally tractable manner. Through simulations, we demonstrate that predictive sampling outperforms Thompson sampling and other state-of-the-art algorithms across a wide range of nonstationary bandit environments.


翻译:汤普森取样证明在一系列的固定强盗环境中是有效的。然而,正如我们在本文中所表明的那样,当应用到非静止环境中时,它表现得很差。我们表明,这种失败是由于以下事实造成的:在探索时,算法没有根据获得的信息由于非静止性而迅速失去效用而区分行动。我们根据这一观察,提出预测性取样,扩大汤普森取样的范围,从而扩大汤普森取样的范围。我们建立了巴耶斯式取样,确定在非静止强盗环境中,汤普森取样的遗憾远远超过预测性取样的遗憾。我们还介绍了预测性取样的实施情况,该取样规模以可计算的方式扩大到具有实际兴趣的复杂强盗环境。我们通过模拟,证明预测性取样超越了汤普森取样和其他最先进的算法,覆盖了广泛的非静止强盗环境。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月9日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
10+阅读 · 2021年2月18日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员