The stochastic generalised linear bandit is a well-understood model for sequential decision-making problems, with many algorithms achieving near-optimal regret guarantees under immediate feedback. However, the stringent requirement for immediate rewards is unmet in many real-world applications where the reward is almost always delayed. We study the phenomenon of delayed rewards in generalised linear bandits in a theoretical manner. We show that a natural adaptation of an optimistic algorithm to the delayed feedback achieves a regret bound where the penalty for the delays is independent of the horizon. This result significantly improves upon existing work, where the best known regret bound has the delay penalty increasing with the horizon. We verify our theoretical results through experiments on simulated data.


翻译:随机广义线性赌博机是一种用于顺序决策问题的一个广为人知的模型,许多算法在立即反馈下实现了近似最优的遗憾保证。然而,在许多实际应用中,及时的奖励是难以实现的,奖励几乎总是被延迟的。我们以理论的方式研究了在广义线性赌博机中延迟奖励的现象。我们展示了一种自然的乐观算法在延迟反馈上的一种适应,它实现了一个遗憾绑定,其中惩罚因延迟而独立于地平线。这个结果显著提高了现有的工作,其中最好的已知遗憾约束随地平线而增加。我们通过模拟数据的实验验证了我们的理论结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2023年1月29日
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
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
226+阅读 · 2022年2月3日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
【OpenAI】深度强化学习关键论文列表
专知
11+阅读 · 2018年11月10日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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
1+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
3+阅读 · 2012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5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月21日
VIP会员
相关VIP内容
【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2023年1月29日
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
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
226+阅读 · 2022年2月3日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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
1+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
3+阅读 · 2012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