Ett huvudproblem med "Följa den Perturbed Leader" strategier för online beslutsproblem är att ångra gränser är typiskt bevisas mot glömska motståndare. I partiella observationsfall var det inte klart hur man uppnår prestandagarantier mot adaptiv motståndare, utan att försämra gränserna. Vi föreslår ett begreppsmässigt enkelt argument för att lösa detta problem. Med hjälp av detta, en ånger bundet av O(t 2 3 ) för FPL i motstående multi-armad bandit problem visas. Denna gräns gäller för den gemensamma FPL-varianten med hjälp av endast observationer från utsedda prospekteringsrundor. Med hjälp av alla observationer gör det möjligt för den starkare gränsen av O ( ε t), som matchar den mest kända hittills (och i huvudsak den kända nedre gränsen) för kontradiktoriska banditer. Förvånansvärt nog, denna variant behöver inte ens explicit utforskning, det är självstabiliserande. Sannolikheten för provtagning måste dock antingen tillhandahållas externt eller approximeras med tillräcklig noggrannhet med hjälp av O(t 2 log t)-prov i varje steg.
REF visade gränser för O ε N T log N i N-armade banditinställningen, men den föreslagna algoritmen kräver O T 2 numeriska operationer per runda.
FPL Analysis for Adaptive Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}