Salvato in:
| Autori principali: | Park, Min Woo, Lee, Sanghack |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2511.17953 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
On Predicting Post-Click Conversion Rate via Counterfactual Inference
di: Ahn, Junhyung, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ahn, Junhyung, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Grained Causal Dynamics Learning with Quantization for Improving Robustness in Reinforcement Learning
di: Hwang, Inwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hwang, Inwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
PEER pressure: Model-to-Model Regularization for Single Source Domain Generalization
di: Cho, Dong Kyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cho, Dong Kyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer Learning in Latent Contextual Bandits with Covariate Shift Through Causal Transportability
di: Deng, Mingwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deng, Mingwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Partial Structure Discovery is Sufficient for No-regret Learning in Causal Bandits
di: Elahi, Muhammad Qasim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elahi, Muhammad Qasim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Infrequent Exploration in Linear Bandits
di: Lee, Harin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Harin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Monte Carlo Tree Search via On-the-Fly State-Conditioned Action Abstraction
di: Kwak, Yunhyeok, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kwak, Yunhyeok, et al.
Pubblicazione: (2024)
Causal Bandits with General Causal Models and Interventions
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Confounded Budgeted Causal Bandits
di: Jamshidi, Fateme, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jamshidi, Fateme, et al.
Pubblicazione: (2024)
Thompson Sampling for Multi-Objective Linear Contextual Bandit
di: Park, Somangchan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Somangchan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Discovery of Local Independence over Continuous Variables via Neural Contextual Decomposition
di: Hwang, Inwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hwang, Inwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Learning Is Suboptimal in Causal Bandits
di: Shahverdikondori, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shahverdikondori, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Causal Bandits for Linear Models
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improved Online Confidence Bounds for Multinomial Logistic Bandits
di: Lee, Joongkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Joongkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nearly Minimax Optimal Regret for Multinomial Logistic Bandit
di: Lee, Joongkyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Joongkyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Bandits with Partially Observable Features
di: Kim, Wonyoung, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Wonyoung, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nonstationary Generalized Linear Bandits with Discounted Online Mirror Descent
di: Lee, Joongkyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Joongkyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Lasso Bandit with Compatibility Condition on Optimal Arm
di: Lee, Harin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Harin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Bandits beyond Inner Product Spaces, the case of Bandit Optimal Transport
di: Croissant, Lorenzo
Pubblicazione: (2025)
di: Croissant, Lorenzo
Pubblicazione: (2025)
Online Conformal Abstention for Factuality Control Under Adversarial Bandit Feedback
di: Lee, Minjae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Minjae, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unified Framework of Distributional Regret in Multi-Armed Bandits and Reinforcement Learning
di: Lee, Harin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Harin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Causal Contextual Bandits with Adaptive Context
di: Madhavan, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Madhavan, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Causally Abstracted Multi-armed Bandits
di: Zennaro, Fabio Massimo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zennaro, Fabio Massimo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Causal Bandits: Unknown Graph and Soft Interventions
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improved Bound for Robust Causal Bandits with Linear Models
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Follow-the-Perturbed-Leader for Decoupled Bandits: Best-of-Both-Worlds and Practicality
di: Kim, Chaiwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Chaiwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Minimal Search Space for Conditional Causal Bandits
di: Simoes, Francisco N. F. Q., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Simoes, Francisco N. F. Q., et al.
Pubblicazione: (2025)
Combinatorial Causal Bandits without Graph Skeleton
di: Feng, Shi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Feng, Shi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Revisiting Follow-the-Perturbed-Leader with Unbounded Perturbations in Bandit Problems
di: Lee, Jongyeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Jongyeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Bandits: The Pareto Optimal Frontier of Adaptivity, a Reduction to Linear Bandits, and Limitations around Unknown Marginals
di: Liu, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Logistic Bandits
di: Bae, Seoungbin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bae, Seoungbin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Topology-Informed Graph Transformer
di: Choi, Yun Young, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Yun Young, et al.
Pubblicazione: (2024)
Queueing Matching Bandits with Preference Feedback
di: Kim, Jung-hun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Jung-hun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Thompson Sampling in Partially Observable Contextual Bandits
di: Park, Hongju, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Hongju, et al.
Pubblicazione: (2024)
Experimental Design for Semiparametric Bandits
di: Kim, Seok-Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Seok-Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Control of Fluid Restless Multi-armed Bandits: A Machine Learning Approach
di: Bertsimas, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bertsimas, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Variance-aware Dueling Bandits with Deep Representation and Shallow Exploration
di: Oh, Youngmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oh, Youngmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal and Practical Batched Linear Bandit Algorithm
di: Yu, Sanghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Sanghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asymmetric Graph Error Control with Low Complexity in Causal Bandits
di: Peng, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Oracle-Efficient Combinatorial Semi-Bandits
di: Kim, Jung-hun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Jung-hun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
On Predicting Post-Click Conversion Rate via Counterfactual Inference
di: Ahn, Junhyung, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Fine-Grained Causal Dynamics Learning with Quantization for Improving Robustness in Reinforcement Learning
di: Hwang, Inwoo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
PEER pressure: Model-to-Model Regularization for Single Source Domain Generalization
di: Cho, Dong Kyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Transfer Learning in Latent Contextual Bandits with Covariate Shift Through Causal Transportability
di: Deng, Mingwei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Partial Structure Discovery is Sufficient for No-regret Learning in Causal Bandits
di: Elahi, Muhammad Qasim, et al.
Pubblicazione: (2024)