Stochastic control approach to the multi-armed bandit problems
<p>A multi-armed bandit is the simplest problem to study learning under uncertainty when decisions affect information. A standard approach to the multi-armed bandit often gives a heuristic construction of an algorithm and proves its regret bound. Following a constructive approach, it is often...
প্রধান লেখক: | Treetanthiploet, T |
---|---|
অন্যান্য লেখক: | Cohen, S |
বিন্যাস: | গবেষণাপত্র |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
2021
|
বিষয়গুলি: |
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Client Selection for Generalization in Accelerated Federated Learning: A Multi-Armed Bandit Approach
অনুযায়ী: Dan Ben Ami, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2025-01-01) -
An Analysis of the Value of Information When Exploring Stochastic, Discrete Multi-Armed Bandits
অনুযায়ী: Isaac J. Sledge, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018-02-01) -
Output-weighted sampling for multi-armed bandits with extreme payoffs
অনুযায়ী: Yang, Yibo, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024) -
Risk-aware multi-armed bandit problem with application to portfolio selection
অনুযায়ী: Xiaoguang Huo, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2017-01-01) -
Multi-Armed Bandits in Brain-Computer Interfaces
অনুযায়ী: Frida Heskebeck, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022-07-01)