Vi studerar återhämtningen banditer problem, en variant av den stokastiska multi-armad bandit problem där den förväntade belöningen för varje arm varierar beroende på någon okänd funktion av tiden sedan armen senast spelades. Samtidigt som den är en naturlig förlängning av det klassiska banditproblemet som uppstår i många verkliga miljöer, åtföljs denna variation av betydande svårigheter. I synnerhet måste metoder planera framåt och uppskatta många fler mängder än i den klassiska banditinställningen. I detta arbete utforskar vi användningen av Gaussiska processer för att ta itu med estimering och hyvling problem. Vi diskuterar också olika beklagande definitioner som låter oss kvantifiera metodernas prestanda. För att förbättra metodernas beräkningseffektivitet ger vi en optimistisk planerings approximation. Vi kompletterar dessa diskussioner med beklagansvärda gränser och empiriska studier.
Ref överväga en inställning där de förväntade belöningsfunktionerna μ i (·) provtas från en Gaussian Process med känd kärna.
Recovering Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}