图神经臂带

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内容提要

本文介绍了一种新的上下文强化学习算法NeuralBandit,它不需要对上下文和奖励的稳定性做出假设。该算法使用多个神经网络来建模上下文的价值,并提出了两种基于多专家方法的变体来选择多层感知器的参数。该算法在大型数据集上进行了测试,包括奖励稳定和不稳定的情况,并取得了成功的效果。