Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny ram för decentraliserad, online-inlärning av många inlärare. Vid varje tillfälle kan en instans som kännetecknas av ett visst sammanhang komma fram till varje inlärare; baserat på sammanhanget kan eleven välja en av sina egna handlingar (som ger en belöning och ger information) eller begära hjälp från en annan inlärare. I det senare fallet betalar beställaren en kostnad och får belöningen men leverantören lär sig informationen. Inom vår ram är elever modellerade som kooperativa kontextuella banditer. Varje inlärare strävar efter att maximera den förväntade belöningen från sina ankomster, vilket innebär att handla bort den belöning som erhållits från sina egna handlingar, den information som inhämtats från sina egna handlingar, den belöning som erhållits från de åtgärder som begärts av andra och den kostnad som betalats för dessa åtgärder-med hänsyn till vad den har lärt sig om värdet av hjälp från varandra inlärare. Vi utvecklar distribuerade online-lärande algoritmer och ger analytiska gränser för att jämföra effektiviteten av dessa med algoritmer med fullständig kunskap (orakel) riktmärke (där den förväntade belöningen av varje åtgärd i varje sammanhang är känd av varje inlärare). Våra beräkningar visar att förlusten av algoritmen är sublinjär i tiden. Vårt teoretiska ramverk kan användas i många praktiska tillämpningar, bland annat Big Data Mining, händelsedetektering i övervakningssensornätverk och distribuerade rekommendationssystem online. Index Terms-Contextual banditer, kooperativt lärande, distribuerat lärande, multi-användarbanditer, lärande med flera användare, online-inlärning.
Kooperativ kontextuell bandit studeras i REF där varje agent kan välja en åtgärd eller begära att en annan agent väljer den (med en kostnad).
Distributed Online Learning via Cooperative Contextual Bandits
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}