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...
Автор: | Treetanthiploet, T |
---|---|
Інші автори: | Cohen, S |
Формат: | Дисертація |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2021
|
Предмети: |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Client Selection for Generalization in Accelerated Federated Learning: A Multi-Armed Bandit Approach
за авторством: Dan Ben Ami, та інші
Опубліковано: (2025-01-01) -
An Analysis of the Value of Information When Exploring Stochastic, Discrete Multi-Armed Bandits
за авторством: Isaac J. Sledge, та інші
Опубліковано: (2018-02-01) -
Output-weighted sampling for multi-armed bandits with extreme payoffs
за авторством: Yang, Yibo, та інші
Опубліковано: (2024) -
Risk-aware multi-armed bandit problem with application to portfolio selection
за авторством: Xiaoguang Huo, та інші
Опубліковано: (2017-01-01) -
Multi-Armed Bandits in Brain-Computer Interfaces
за авторством: Frida Heskebeck, та інші
Опубліковано: (2022-07-01)