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Pré-Publication, Document De Travail Année : 2018

KL-UCB-switch: optimal regret bounds for stochastic bandits from both a distribution-dependent and a distribution-free viewpoints

KL-UCB-switch : un nouvel algorithme de bandit asymptotiquement optimal et minimax optimal

Hédi Hadiji
Pierre Ménard
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1022182
Gilles Stoltz

Résumé

In the context of K–armed stochastic bandits with distribution only assumed to be supported by [0, 1], we introduce a new algorithm, KL-UCB-switch, and prove that is enjoys simultaneously a distribution-free regret bound of optimal order √ KT and a distribution-dependent regret bound of optimal order as well, that is, matching the κ ln T lower bound by Lai and Robbins (1985) and Burnetas and Katehakis (1996).
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01785705 , version 1 (04-05-2018)
hal-01785705 , version 2 (05-11-2019)
hal-01785705 , version 3 (28-06-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01785705 , version 1

Citer

Aurélien Garivier, Hédi Hadiji, Pierre Ménard, Gilles Stoltz. KL-UCB-switch: optimal regret bounds for stochastic bandits from both a distribution-dependent and a distribution-free viewpoints. 2018. ⟨hal-01785705v1⟩

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