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Kullback–Leibler upper confidence bounds for optimal sequential allocation

Olivier Cappé · Aurélien Garivier · Odalric-Ambrym Maillard · Rémi Munos · Gilles Stoltz刊期 2013-06-01 · 卷 41（3）The Annals of Statistics已编入正刊

用于最优序贯分配的 Kullback–Leibler 上置信界AI 解读

We consider optimal sequential allocation in the context of the so-called stochastic multi-armed bandit model. We describe a generic index policy, in the sense of Gittins [J. R. Stat. Soc. Ser. B Stat. Methodol. 41 (1979) 148–177], based on upper confidence bounds of the arm payoffs computed using the Kullback–Leibler divergence. We consider two classes of distributions for which instances of this general idea are analyzed: the kl-UCB algorithm is designed for one-parameter…

检验与推断
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