Sammanhangsbanditer är en form av multi-armad bandit där agenten har tillgång till prediktiv sidoinformation (känd som sammanhanget) för varje arm vid varje steg, och har använts för att modellera personlig nyhetsrekommendation, annonsplacering och andra applikationer. I detta arbete föreslår vi en ram för lärande med flera uppgifter för kontextuella banditproblem. Liksom multi-task lärande i batch-inställning, är målet att utnyttja likheter i sammanhang för olika armar för att förbättra agentens förmåga att förutsäga belöningar från sammanhang. Vi föreslår en övre förtroende bundna-baserade multi-task lärande algoritm för kontextuella banditer, fastställa en motsvarande ånger bunden, och tolka detta bundna att kvantifiera fördelarna med lärande i närvaro av hög uppgift (arm) likhet. Vi beskriver också ett effektivt system för att uppskatta uppgifternas likhet med data och demonstrera vår algoritms prestanda på flera datamängder.
Deshmukh m.fl. I REF behandlas lärande med flera uppgifter i sammanhanget.
Multi-Task Learning for Contextual Bandits
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}