Thompson Provtagning är en av de äldsta heuristikerna för multi-armade bandit problem. Det är en randomiserad algoritm baserad på Bayesian idéer, och har nyligen genererat betydande intresse efter flera studier visat att det har bättre empiriska prestanda jämfört med den senaste tekniken metoder. I detta dokument ger vi en ny ångeranalys för Thompson Provtagning som samtidigt bevisar både den optimala problemberoende gränsen (1 +  på) i ) och den första nära-optimala problem-oberoende bundet av O ( ε N T ln T ) på den förväntade ångra av denna algoritm. Vårt nästan optimala problemoberoende band löser ett öppet COLT 2012 problem med Chapelle och Li. Den optimala problemberoende ångern till följd av detta problem bevisades för första gången nyligen av Kaufmann et al. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Våra nya martingalebaserade analystekniker är konceptuellt enkla, sträcker sig enkelt till andra distributioner än Beta-distributionen, och sträcker sig även till den mer allmänna kontextuella banditsinställningen [2].
Agrawal och Goyal REF tillhandahöll den första "distributionsoberoende" som var knuten till Thompsons provtagning.
Further Optimal Regret Bounds for Thompson Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}