Vi presenterar en ny algoritm för den kontextuella bandit inlärningsproblem, där eleven upprepade gånger tar en av K åtgärder som svar på den observerade kontexten, och observerar belöningen endast för den valda åtgärden. Vår metod förutsätter tillgång till ett oraklet för att lösa helt övervakade kostnadskänsliga klassificeringsproblem och uppnår den statistiskt optimala ångergarantin med endast Õ( KT / log N ) oraklet samtal över alla T-rundor, där N är antalet policyer i den policyklass vi konkurrerar mot. Genom att göra det får vi den mest praktiska kontextuella banditlärande algoritmen bland metoder som fungerar för allmänna politiska klasser. Vi genomför vidare ett proof-of-concept experiment som visar den utmärkta beräkning och förutsägelse prestanda (en online variant av) vår algoritm i förhållande till flera baslinjer.
Ett annat lovande tillvägagångssätt bygger på kostnadskänslig klassificering i banditinställningen REF.
Taming the Monster: A Fast and Simple Algorithm for Contextual Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}