Vi anser att ett samverkande online-lärande paradigm, där en grupp agenter som är anslutna via ett socialt nätverk är engagerade i att lära sig ett multi-Armed Bandit problem. Varje gång en agent vidtar en åtgärd, observeras den motsvarande belöningen omedelbart av agenten, liksom dess grannar i det sociala nätverket. Vi gör en beklagande analys av olika politikområden i denna samarbetsbaserade inlärningsmiljö. En viktig slutsats i detta dokument är att lämpliga nätverksutbyggnader av brett studerade strategier för lärande av enskilda agenter inte fungerar bra när det gäller beklagande. I synnerhet identifierar vi en klass av icke-altruistiska och individuellt konsekventa strategier, som skulle kunna drabbas av ett stort beklagande. Vi visar också att den beklagliga prestandan kan förbättras avsevärt genom att utnyttja nätverksstrukturen. I synnerhet betraktar vi ett stjärnnätverk, som är ett gemensamt motiv i hierarkiska sociala nätverk, och visar att navagenten kan användas som en informationssänka för att underlätta inlärningsgraden i hela nätverket. Vi presenterar även numeriska experiment för att bekräfta våra analysresultat.
Fullständiga bevis för analysresultaten i detta dokument kan hittas i tillhörande e-print REF.
Stochastic bandits on a social network: Collaborative learning with local information sharing.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}