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通过信息松弛改进预算多臂赌博机中的汤普森采样
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了基于Thompson Sampling的有界奖励随机赌博算法，并提出了两种参数化的算法。通过导出更实用的界限，解决了现有问题。这两种算法都能实现较低的后悔界限。
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关键要点
- 研究了基于Thompson Sampling的有界奖励随机赌博算法。
- 导出了更实用的后悔界限，将主要项的系数从288e^64缩小到1270。
- 提出了两种参数化的Thompson Sampling算法：TS-MA-α和TS-TD-α。
- 算法中的参数α∈[0,1]控制效用与计算之间的权衡。
- 这两种算法都能实现O(Kln^(α+1)(T)/Δ)的后悔界限。
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