Säkerhet är en önskvärd egenskap som kan avsevärt öka tillämpligheten av inlärningsalgoritmer i verkliga beslutsproblem. Det är mycket lättare för ett företag att distribuera en algoritm som är säker, dvs. garanterad att utföra minst lika bra som en baslinje. I detta dokument studerar vi frågan om säkerhet i kontextuella linjära banditer som har tillämpning inom många olika områden inklusive personlig annonsrekommendation i online-marknadsföring. Vi formulerar ett begrepp om säkerhet för denna klass av algoritmer. Vi utvecklar en säker kontextuell linjär banditalgoritm, så kallad konservativ linjär UCB (CLUCB), som samtidigt minimerar sitt beklagande och tillfredsställer säkerhetsbegränsningen, dvs. bibehåller sin prestanda över en fast procentuell andel av prestandan för en baslinjestrategi, jämnt över tiden. Vi bevisar en övre gräns på beklaga av CLUCB och visar att det kan brytas ned i två termer: 1) en övre gräns för ångra av standard linjär UCB algoritm som växer med tidshorisonten och 2) en konstant ( växer inte med tidshorisonten) term som står för förlusten av att vara konservativ för att tillfredsställa säkerhetsbegränsningen. Vi visar empiriskt att vår algoritm är säker och validerar vår teoretiska analys.
Därefter beaktade REF intäktsbegränsningarna i kontextuella banditer, under antagandet att belöningen är linjär och föreslog en algoritm som kallas konservativ linjär UCB (förkortat som CLUCB).
Conservative Contextual Linear Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}