Vi anser att det stokastiska multi-armade bandit problemet med en tidigare fördelning på belöningar. Vi är intresserade av att studera tidigare fria och tidigare beroende ångergränser, mycket i samma anda som de vanliga distributionsfria och distributionsberoende gränserna för den icke-bayesiska stokastiska banditen. Vi visar först att Thompson Provtagning uppnår en optimal tidigare fri bunden i den meningen att för varje tidigare distribution dess Bayesian ånger begränsas från ovan av 14 VnK. Detta resultat är obevisbart i den meningen att det finns en tidigare fördelning sådan att varje algoritiun har en Bayesian ånger begränsas nedan av 2 1 0 VnK. Vi studerar också fallet med tidigare domar för fastställande av Bubeck et al. [2013] (där det optimala medelvärdet är känt såväl som en lägre gräns på det minsta gapet) och vi visar att i detta fall beklagar Thompson provtagning faktiskt är enhetligt avgränsad över tiden, vilket visar att Thompson Provtagning i hög grad kan ta fördel av de fina egenskaperna i dessa tidigare.
Bubeck och Liu REF visade att denna andra gräns kan förbättras till en av ordern med hjälp av mer sofistikerade förtroende bundna analys, och också studerat en problematik där ångra Thompson provtagning begränsas enhetligt över tiden.
Prior-free and prior-dependent regret bounds for Thompson Sampling
{'venue': '2014 48th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'journal': '2014 48th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}