Noise-Adaptive Confidence Sets for Linear Bandits and Application to Bayesian Optimization
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Jun, Kwang-Sung, Kim, Jungtaek |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
A Unified Confidence Sequence for Generalized Linear Models, with Applications to Bandits
par: Lee, Junghyun, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Junghyun, et autres
Publié: (2024)
Beyond Regrets: Geometric Metrics for Bayesian Optimization
par: Kim, Jungtaek
Publié: (2024)
par: Kim, Jungtaek
Publié: (2024)
Improved Regret Bounds of (Multinomial) Logistic Bandits via Regret-to-Confidence-Set Conversion
par: Lee, Junghyun, et autres
Publié: (2023)
par: Lee, Junghyun, et autres
Publié: (2023)
Density Ratio Estimation-based Bayesian Optimization with Semi-Supervised Learning
par: Kim, Jungtaek
Publié: (2023)
par: Kim, Jungtaek
Publié: (2023)
Minimum Empirical Divergence for Sub-Gaussian Linear Bandits
par: Balagopalan, Kapilan, et autres
Publié: (2024)
par: Balagopalan, Kapilan, et autres
Publié: (2024)
Efficient Low-Rank Matrix Estimation, Experimental Design, and Arm-Set-Dependent Low-Rank Bandits
par: Jang, Kyoungseok, et autres
Publié: (2024)
par: Jang, Kyoungseok, et autres
Publié: (2024)
Kullback-Leibler Maillard Sampling for Multi-armed Bandits with Bounded Rewards
par: Qin, Hao, et autres
Publié: (2023)
par: Qin, Hao, et autres
Publié: (2023)
Nearly Optimal Active Preference Learning and Its Application to LLM Alignment
par: Zhao, Yao, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Yao, et autres
Publié: (2026)
Bayesian Bandit Algorithms with Approximate Inference in Stochastic Linear Bandits
par: Huang, Ziyi, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Ziyi, et autres
Publié: (2024)
Learning Explainable Dense Reward Shapes via Bayesian Optimization
par: Koo, Ryan, et autres
Publié: (2025)
par: Koo, Ryan, et autres
Publié: (2025)
Improved Offline Contextual Bandits with Second-Order Bounds: Betting and Freezing
par: Ryu, J. Jon, et autres
Publié: (2025)
par: Ryu, J. Jon, et autres
Publié: (2025)
Contextual Linear Bandits under Noisy Features: Towards Bayesian Oracles
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2017)
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2017)
Linear Bandits with Non-i.i.d. Noise
par: Abélès, Baptiste, et autres
Publié: (2025)
par: Abélès, Baptiste, et autres
Publié: (2025)
Generalized Linear Bandits with Limited Adaptivity
par: Sawarni, Ayush, et autres
Publié: (2024)
par: Sawarni, Ayush, et autres
Publié: (2024)
Generalized Neural Sorting Networks with Error-Free Differentiable Swap Functions
par: Kim, Jungtaek, et autres
Publié: (2023)
par: Kim, Jungtaek, et autres
Publié: (2023)
Fixed Confidence Best Arm Identification in the Bayesian Setting
par: Jang, Kyoungseok, et autres
Publié: (2024)
par: Jang, Kyoungseok, et autres
Publié: (2024)
Transformers in the Dark: Navigating Unknown Search Spaces via Bandit Feedback
par: Kim, Jungtaek, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Jungtaek, et autres
Publié: (2026)
Sparsity-Agnostic Linear Bandits with Adaptive Adversaries
par: Jin, Tianyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Jin, Tianyuan, et autres
Publié: (2024)
Adaptive Experimentation When You Can't Experiment
par: Zhao, Yao, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Yao, et autres
Publié: (2024)
Second-Order Bounds for [0,1]-Valued Regression via Betting Loss
par: Li, Yinan, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yinan, et autres
Publié: (2025)
HAVER: Instance-Dependent Error Bounds for Maximum Mean Estimation and Applications to Q-Learning and Monte Carlo Tree Search
par: Nguyen, Tuan Ngo, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Tuan Ngo, et autres
Publié: (2024)
Towards Noise-Resilient Quantum Multi-Armed and Stochastic Linear Bandits
par: Chen, Zhuoyue, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Zhuoyue, et autres
Publié: (2026)
Combinatorial Bandit Bayesian Optimization for Tensor Outputs
par: Huang, Jingru, et autres
Publié: (2026)
par: Huang, Jingru, et autres
Publié: (2026)
Adaptive Sample Sharing for Multi Agent Linear Bandits
par: Cherkaoui, Hamza, et autres
Publié: (2023)
par: Cherkaoui, Hamza, et autres
Publié: (2023)
Bandit Pareto Set Identification in a Multi-Output Linear Model
par: Kone, Cyrille, et autres
Publié: (2025)
par: Kone, Cyrille, et autres
Publié: (2025)
LinearAPT: An Adaptive Algorithm for the Fixed-Budget Thresholding Linear Bandit Problem
par: Wu, Yun-Ang, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Yun-Ang, et autres
Publié: (2024)
Gaussian Process Upper Confidence Bound Achieves Nearly-Optimal Regret in Noise-Free Gaussian Process Bandits
par: Iwazaki, Shogo
Publié: (2025)
par: Iwazaki, Shogo
Publié: (2025)
Online Nonsubmodular Optimization with Delayed Feedback in the Bandit Setting
par: Yang, Sifan, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Sifan, et autres
Publié: (2025)
Quantum Non-Linear Bandit Optimization
par: Siam, Zakaria Shams, et autres
Publié: (2025)
par: Siam, Zakaria Shams, et autres
Publié: (2025)
Weighted Sequential Bayesian Inference for Non-Stationary Linear Contextual Bandits
par: Werge, Nicklas, et autres
Publié: (2023)
par: Werge, Nicklas, et autres
Publié: (2023)
On the Power of Adaptivity for $\varepsilon$-Best Arm Identification in Linear Bandits
par: Maiti, Arnab, et autres
Publié: (2026)
par: Maiti, Arnab, et autres
Publié: (2026)
Budget-Aware Sequential Brick Assembly with Efficient Constraint Satisfaction
par: Ahn, Seokjun, et autres
Publié: (2022)
par: Ahn, Seokjun, et autres
Publié: (2022)
Efficient Matroid Bandit Linear Optimization Leveraging Unimodality
par: Delage, Aurélien, et autres
Publié: (2025)
par: Delage, Aurélien, et autres
Publié: (2025)
Linear Bandits with Partially Observable Features
par: Kim, Wonyoung, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Wonyoung, et autres
Publié: (2025)
HyperArm Bandit Optimization: A Novel approach to Hyperparameter Optimization and an Analysis of Bandit Algorithms in Stochastic and Adversarial Settings
par: Karroum, Samih, et autres
Publié: (2025)
par: Karroum, Samih, et autres
Publié: (2025)
Fixed Budget is No Harder Than Fixed Confidence in Best-Arm Identification up to Logarithmic Factors
par: Balagopalan, Kapilan, et autres
Publié: (2026)
par: Balagopalan, Kapilan, et autres
Publié: (2026)
Causal Bandits: The Pareto Optimal Frontier of Adaptivity, a Reduction to Linear Bandits, and Limitations around Unknown Marginals
par: Liu, Ziyi, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Ziyi, et autres
Publié: (2024)
Improved Online Confidence Bounds for Multinomial Logistic Bandits
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2025)
Online Continuous Hyperparameter Optimization for Generalized Linear Contextual Bandits
par: Kang, Yue, et autres
Publié: (2023)
par: Kang, Yue, et autres
Publié: (2023)
Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Linear Losses
par: Cheng, Zhuoyu, et autres
Publié: (2026)
par: Cheng, Zhuoyu, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
A Unified Confidence Sequence for Generalized Linear Models, with Applications to Bandits
par: Lee, Junghyun, et autres
Publié: (2024) -
Beyond Regrets: Geometric Metrics for Bayesian Optimization
par: Kim, Jungtaek
Publié: (2024) -
Improved Regret Bounds of (Multinomial) Logistic Bandits via Regret-to-Confidence-Set Conversion
par: Lee, Junghyun, et autres
Publié: (2023) -
Density Ratio Estimation-based Bayesian Optimization with Semi-Supervised Learning
par: Kim, Jungtaek
Publié: (2023) -
Minimum Empirical Divergence for Sub-Gaussian Linear Bandits
par: Balagopalan, Kapilan, et autres
Publié: (2024)