Thompson Provtagning är en av de äldsta heuristikerna för multi-armade bandit problem. Det är en randomiserad algoritm baserad på Bayesian idéer, och har nyligen genererat betydande intresse efter flera studier visat att det har bättre empiriska prestanda jämfört med de senaste metoderna. Många frågor om dess teoretiska prestation förblev dock öppna. I detta papper utformar och analyserar vi en generalisering av Thompson Provtagningsalgoritm för det stokastiska kontextuella multi-armade banditproblemet med linjära payoff-funktioner, när sammanhangen tillhandahålls av en adaptiv motståndare. Detta är en av de viktigaste och mest studerade versionerna av det kontextuella banditernas problem. Vi ger de första teoretiska garantierna för den kontextuella versionen av Thompson Provtagning. Vi bevisar en hög sannolikhet beklagar bundna av, Vilket är den bästa ånger som uppnås av någon beräkningseffektiv algoritm för detta problem, och är inom en faktor av ε d (eller log(N )) av den information-teoretiska lägre gräns för detta problem.
För MAB och LB, Agrawal och Goyal REF visade sig en hög sannolikhet ångra bundna.
Thompson Sampling for Contextual Bandits with Linear Payoffs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}