这里我们讨论上述不等式的一个应用场景,也是强化学习里的一类经典子问题: 多臂老虎机问题(stochastic multi-armed bandits),后续里统称MAB问题。 一个最初的多臂老虎机问题[1]可以描述如下: 一个玩家走进一个赌场,赌场里有K个老虎机,每个老虎机的期望收益不一样。假设玩家总共可以玩$T$轮, 在每一轮中,玩家可以...
读书笔记:Multi-armed bandits Sutton的Reinforcement Learning笔记。此为第二章。 增强学习与其他学习方法的区别:evaluate每步动作(action),而不是instruct每次动作。也就是学习给出的是不同动作的相对数值,不能选出最好的或最差的动作。换句话说,evaluative的学习方法,其结果依赖于已经做过的动作;而instructive的学习...
多臂老虎机算法（Multi-Armed Bandit, MAB）是一种用于解决探索与利用（exploration-exploitation）问题的算法框架。在这种场景中，一个玩家面对多个老虎机（或称为臂），每个老虎机都有一个未知的奖励概率分布。玩家的目标是通过一系列选择来最大化长期累积的奖励。一、基本概念 奖励：每次玩家选择一个老虎机并拉下它...
假设你有一个策略(policy)当出现一种情况,你就可以根据它选择该状态下最好的action,这就是关联搜索问题(associative search task),在学术上经常被叫做contextual bandits。关联搜索问题处于k-armed bandit和完全强化学习之间。它像强化学习是因为它有一个学习策略,它像多臂赌博机问题是因为每个action只影响下一个reward。
本文首先对于 MAB 算法进行简要综述概况,然后分别对两方面具体的问题的文献进行介绍:1.MAB 算法的安全性问题;2.非线性效益函数的 bandits 问题,包括 convex, submodular, monotone 等。 一、Multi-armed bandits 综述 MAB 是一种 online 的决策优化算法。决策优化问题主要可以分为 offline 与 online 两种类型。这两...
在探讨强化学习与统计学中经典不等式的应用时，我们转向了一个重要领域：多臂老虎机问题（stochastic multi-armed bandits），简称MAB问题。此问题最初可以简单描述为：玩家在一个赌场中面对K个老虎机，每个老虎机都有不同的期望收益。玩家在T轮游戏中，每次可以选择其中一个老虎机投入一枚游戏币，摇动摇杆...
a bit more clear how to compute our UCB. Same story, roughly, in contextual bandits – we can still compute UCB like estimates in this setting.Q: Why is RL from the contextual bandit setting? A1: Temporal connections. A2: Bootstrapping – do not get a sample of the target,...
从Multi-arm Bandits问题分析 - RL进阶 《Reinforcement Learning》 读书笔记 2:多臂Bandit(Multi-armed Bandits) 问题分析 Multi-Armed Bandit问题是一个十分经典的强化学习(RL)问题,翻译过来为“多臂抽奖问题”。对于这个问题,我们可以将其简化为一个最优选择问题。
Multi-Armed Bandits, A/B Testing, and the key differences between the two Both A/B Testing and MAB are effective optimization methodologies—MAB is a great alternative for optimizers who are pressed for time and can partake with statistical significance in exchange for more conversions in a short...
Multi-armed bandit原本是从赌场中的多臂老虎机的场景中提取出来的数学模型,其中 arm 指的是老虎机(slot machine)的拉杆,bandit 是多个拉杆的集合,bandit=arm1,arm2,……,armkbandit=arm1,arm2,……,armk。每个 bandit setting 对应一个回报函数(reward function),现在需要经过多次的尝试,来评估每个 bandit 的...