Feb, 2024

一种带有演化操作的赌博机方法进行模型选择

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TL;DR该研究论文将模型选择问题视为无限臂赌博机问题，通过部分训练（资源分配）选择模型，准确率作为奖励，最佳模型与最终选择模型之间的期望准确率差异作为遗憾，提出了一种基于进化算法的新型组合方法 Mutant-UCB，通过在三个开源图像分类数据集上的测试，证明了其相对于固定预算的超出先进技术的相关性。
发现论文，激发创造
  • 优化置信区间上界算法：改进有限臂赌博机的遗憾

    提出了一种基于 UCB 并具有适当的置信参数平衡风险和过度乐观代价的随机有限臂老虎机算法，同时具有最优问题依赖性遗憾和最坏情况遗憾。

    Jul, 2015

  • 算法选择作为带无限损失的赌博机问题

    本文提出一种将算法选择表示为部分信息的赌博问题的简单框架，并将现有的求解器适应于该游戏，证明了其期望遗憾的边界，该算法选择技术的也适用于此。

    Jul, 2008

  • 单模臂：遗憾下限和最优算法

    研究了随机多臂老虎机问题，通过一个单峰函数来表示不完全有序的臂的期望奖励。对于离散和连续臂的情况，分别提出了 OSUB 和 UCB 算法，并得到了渐进的上下界和提高性能的实验结果。

    May, 2014

  • 去中心化协作随机赌博机

    本文研究了多臂赌博机问题在网络上的去中心化协作，采用加速一致性过程来计算所有智能体对每个臂的平均奖励，该算法采用上置信区间来决策，能够达到更好的回归界，同时不需要过多的底层网络信息。

    Oct, 2018

  • 非静态奖励多臂老虎机问题中的最优探索利用

    本文讨论在不确定性的情况下如何在多臂老虎机问题中进行赌博，提出了一种正式的处理方法，并建立了不同类型的奖励变化和最小化遗憾之间的直接联系。

    May, 2014

  • 机会主义赌博机的自适应勘探和开发平衡

    提出了一种新型武器 - 机会主义强盗，研究了不同环境条件下拉取次优武器的损失，提出了一种自适应上置信界算法（AdaUCB）来平衡开采 - 探索的权衡，证明了 AdaUCB 的性能优于传统算法，并在合成数据和真实世界的实验结果中得到了验证。

    Sep, 2017

  • 多臂赌博和强化学习中的模型选择的遗憾界平衡和消除

    该文章提出了一种简单的模型选择方法，用于解决随机赌博和强化学习问题，并通过平衡算法的候选遗憾边界，以及淘汰违反其候选边界的算法来消除算法，从而证明该方法的总遗憾由最佳候选遗憾边界的一个乘性因子限制。

    Dec, 2020

  • 广义高斯多臂赌博机中的人类决策建模

    本文提出了一个形式化的模型，该模型可以最大化人类决策过程在多臂赌博问题中的表现，并使用贝叶斯推理估算回报值，得出了对多臂赌博问题的标准解决方案，以及在图中的解决方案，其中开发了 UCL 算法，它实现了对数累积期望遗憾并表现出良好的性能。

    Jul, 2013

  • 基于图的赌博机学习

    本论文研究了一种称为图赌博机的多臂赌博机扩展问题，提出了一种能够利用乐观原则平衡长期探索与开发的学习算法 G-UCB，并证明其能够达到理论最优的遗憾界，数值实验结果表明该算法优于其他基准算法。

    Sep, 2022

  • 合作多智体图形赌博机：UCB 算法和遗憾分析

    在这篇论文中，我们将多智能体图赌博问题定义为由 Zhang、Johansson 和 Li [CISS 57，1-6（2023）] 引入的图赌博问题的多智能体扩展。我们提出了一种基于上限置信界（UCB）的学习算法 Multi-G-UCB，并证明其在 T 步内的期望遗憾通过 O (Nlog (T)[sqrt (KT) + DK]) 被界定，其中 D 是图 G 的直径。最后，我们通过与其他方法的比较对算法进行了数值测试。

    Jan, 2024