最小化 Thompson 采样后悔率对标准差比率 (TS-RSR):一种可证明高效的批量贝叶斯优化算法
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。该论文提出了一种新的批处理贝叶斯优化方法,通过最小化概率预测均值或不确定性来协调每个批次中选择的动作,以减少冗余,并在非凸测试函数上表现出卓越的性能。
本研究证明了Thompson采样在强化学习中的贝叶斯后悔限与性能上界,并对时间不均匀强化学习问题中的上界进行了分析。研究结果对环境空间的Kolmogorov l1维度提出了具体限制。
该论文提出了一种新的批处理贝叶斯优化方法,通过最小化概率预测均值或不确定性来协调每个批次中选择的动作,以减少冗余,并在非凸测试函数上表现出卓越的性能。
本研究证明了Thompson采样在强化学习中的贝叶斯后悔限与性能上界,并对时间不均匀强化学习问题中的上界进行了分析。研究结果对环境空间的Kolmogorov l1维度提出了具体限制。