Optimal and Practical Batched Linear Bandit Algorithm
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Yu, Sanghoon, Oh, Min-hwan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Practical and Optimal Algorithm for Linear Contextual Bandits with Rare Parameter Updates
par: Yu, Sanghoon, et autres
Publié: (2026)
par: Yu, Sanghoon, et autres
Publié: (2026)
Infrequent Exploration in Linear Bandits
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2025)
Nearly Minimax Optimal Regret for Multinomial Logistic Bandit
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2024)
Blessings of Multiple Good Arms in Multi-Objective Linear Bandits
par: Ann, Heesang, et autres
Publié: (2026)
par: Ann, Heesang, et autres
Publié: (2026)
Nonstationary Generalized Linear Bandits with Discounted Online Mirror Descent
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2026)
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2026)
Lasso Bandit with Compatibility Condition on Optimal Arm
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2024)
Thompson Sampling for Multi-Objective Linear Contextual Bandit
par: Park, Somangchan, et autres
Publié: (2025)
par: Park, Somangchan, et autres
Publié: (2025)
Local Anti-Concentration Class: Logarithmic Regret for Greedy Linear Contextual Bandit
par: Kim, Seok-Jin, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Seok-Jin, et autres
Publié: (2024)
Tractable Multinomial Logit Contextual Bandits with Non-Linear Utilities
par: Hwang, Taehyun, et autres
Publié: (2026)
par: Hwang, Taehyun, et autres
Publié: (2026)
Follow-the-Perturbed-Leader for Decoupled Bandits: Best-of-Both-Worlds and Practicality
par: Kim, Chaiwon, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Chaiwon, et autres
Publié: (2025)
ADAM Optimization with Adaptive Batch Selection
par: Kim, Gyu Yeol, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Gyu Yeol, et autres
Publié: (2025)
Improved Online Confidence Bounds for Multinomial Logistic Bandits
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2025)
Linear Bandits with Partially Observable Features
par: Kim, Wonyoung, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Wonyoung, et autres
Publié: (2025)
Unified Framework of Distributional Regret in Multi-Armed Bandits and Reinforcement Learning
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2026)
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2026)
Queueing Matching Bandits with Preference Feedback
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2024)
Exploration via Feature Perturbation in Contextual Bandits
par: Yi, Seouh-won, et autres
Publié: (2025)
par: Yi, Seouh-won, et autres
Publié: (2025)
Stochastic Matching Bandits with Rare Optimization Updates
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2025)
Optimal Batched Linear Bandits
par: Ren, Xuanfei, et autres
Publié: (2024)
par: Ren, Xuanfei, et autres
Publié: (2024)
Improved Regret of Linear Ensemble Sampling
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2024)
Follow-the-Perturbed-Leader with Fréchet-type Tail Distributions: Optimality in Adversarial Bandits and Best-of-Both-Worlds
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2024)
Oracle-Efficient Combinatorial Semi-Bandits
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2025)
Demystifying Linear MDPs and Novel Dynamics Aggregation Framework
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2024)
Minimax Optimal Reinforcement Learning with Quasi-Optimism
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2025)
Experimental Design for Semiparametric Bandits
par: Kim, Seok-Jin, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Seok-Jin, et autres
Publié: (2025)
Optimal Design for Multinomial Logit Model with Applications to Best Assortment Identification
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2026)
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2026)
Revisiting Follow-the-Perturbed-Leader with Unbounded Perturbations in Bandit Problems
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Jongyeong, et autres
Publié: (2025)
Combinatorial Reinforcement Learning with Preference Feedback
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2025)
Model-Based Reinforcement Learning with Multinomial Logistic Function Approximation
par: Hwang, Taehyun, et autres
Publié: (2022)
par: Hwang, Taehyun, et autres
Publié: (2022)
Peng's Q($λ$) for Conservative Value Estimation in Offline Reinforcement Learning
par: Kim, Byeongchan, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Byeongchan, et autres
Publié: (2026)
Linear Bandits on Ellipsoids: Minimax Optimal Algorithms
par: Zhang, Raymond, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Raymond, et autres
Publié: (2025)
Adversarial Policy Optimization for Offline Preference-based Reinforcement Learning
par: Kang, Hyungkyu, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Hyungkyu, et autres
Publié: (2025)
Dynamic Assortment Selection and Pricing with Censored Preference Feedback
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Jung-hun, et autres
Publié: (2025)
Convergence of Muon with Newton-Schulz
par: Kim, Gyu Yeol, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Gyu Yeol, et autres
Publié: (2026)
Symmetry-Aware GFlowNets
par: Kim, Hohyun, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Hohyun, et autres
Publié: (2025)
Latent Representation Alignment for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning
par: Kang, Hyungkyu, et autres
Publié: (2026)
par: Kang, Hyungkyu, et autres
Publié: (2026)
Batched Stochastic Bandit for Nondegenerate Functions
par: Liu, Yu, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Yu, et autres
Publié: (2024)
Robust Batched Bandits
par: Guo, Yunwen, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Yunwen, et autres
Publié: (2025)
Optimal Thresholding Linear Bandit
par: Rivera, Eduardo Ochoa, et autres
Publié: (2024)
par: Rivera, Eduardo Ochoa, et autres
Publié: (2024)
Bayesian Bandit Algorithms with Approximate Inference in Stochastic Linear Bandits
par: Huang, Ziyi, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Ziyi, et autres
Publié: (2024)
Minimax Rate-Optimal Algorithms for High-Dimensional Stochastic Linear Bandits
par: Liu, Jingyu, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Jingyu, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Practical and Optimal Algorithm for Linear Contextual Bandits with Rare Parameter Updates
par: Yu, Sanghoon, et autres
Publié: (2026) -
Infrequent Exploration in Linear Bandits
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2025) -
Nearly Minimax Optimal Regret for Multinomial Logistic Bandit
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2024) -
Blessings of Multiple Good Arms in Multi-Objective Linear Bandits
par: Ann, Heesang, et autres
Publié: (2026) -
Nonstationary Generalized Linear Bandits with Discounted Online Mirror Descent
par: Lee, Joongkyu, et autres
Publié: (2026)