Abstrakt. Vi anser att problemet med att minimera ångern i stochastic multi-armad bandit, när måttet på godhet av en arm är inte den genomsnittliga återkomsten, utan någon allmän funktion av medelvärdet och variansen. Vi karakteriserar de förhållanden under vilka lärande är möjligt och presenterar exempel för vilka ingen naturlig algoritm kan uppnå sublinjär ånger.
I REF mättes kvaliteten på en arm med en allmän funktion av medelvärdet och variansen av den slumpmässiga variabeln.
Generalized Risk-Aversion in Stochastic Multi-Armed Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}