arXiv cs.LG· Yinan Li, Kwang-Sung Jun, Kapilan Balagopalan, Tuan Nguyen, Yao Zhao, Abbas Zaidi, Houssam Nassif·· 18 天前AI 评分30
Halve-Then-Greedy：面向后验成功且具备近最优实例相关性的自适应采样算法
Halve-Then-Greedy: Adaptive Sampling for Posterior Success with Near-Optimal Instance Dependence
AI 导读
研究者针对高斯先验的高斯多臂机问题提出了自适应采样算法 Halve-Then-Greedy（HTG），旨在固定预算下最大化推荐方案均值超过目标的后验成功概率。HTG 结合了大初始平衡分配、连续减半与后验贪心采样，其有限预算后验失败概率具有实例相关的指数界。理论分析证明 HTG 在单正臂族上达到渐近样本复杂度下界的对数因子匹配，且样本效率显著优于均匀采样和连续减半。
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