Abstract-Vi anser att ett samarbete online lärande paradigm, där i en grupp av agenter anslutna genom ett socialt nätverk är engagerade i att lära sig en stokastisk multi-armad bandit problem. Varje gång en agent vidtar en åtgärd, observeras den motsvarande belöningen omedelbart av agenten, såväl som 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 naturliga utvidgningar av brett studerade strategier för lärande av enskilda agenter till nätverksinställningar inte behöver fungera bra när det gäller beklagande. I synnerhet identifierar vi en klass av icke-altruistiska och individuellt konsekventa strategier och argumenterar genom att härleda beklaga lägre gränser att de riskerar att drabbas av ett stort beklagande i den nätverksanslutna inställningen. Vi visar också att inlärningsprestandan kan förbättras avsevärt om agenterna utnyttjar nätverkets struktur och utvecklar en enkel inlärningsalgoritm baserad på dominerande uppsättningar av nätverket. Vi betraktar först ett stjärnnätverk, som är ett vanligt motiv i hierarkiska sociala nätverk, och visar analytiskt att navagenten kan användas som en informationssänka för att påskynda inlärningen och förbättra den övergripande sorgen. Vi härleder också nätverksomfattande ångergränser för algoritmen som tillämpas på allmänna nätverk. Vi utför numeriska experiment på en mängd olika nätverk för att bekräfta våra analytiska resultat.
Modellen i REF ansågs vara en multi-agent bandit optimering på ett socialt nätverk, där åtgärder och belöning av en agent kan observeras av grannar på en graf.
Collaborative Learning of Stochastic Bandits Over a Social Network
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}