Sur la notion d'optimalité dans les problèmes de bandit stochastique
Texte intégral
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![Figure 1.1: Regret moyen de l’algorithme Thompson [ 1933 ] Sampling (bleu, plein) pour un problème de bandit avec des lois de Bernoulli de paramètres (µ a ) 1 ⩽a⩽6 =](https://thumb-eu.123doks.com/thumbv2/123doknet/2104304.7771/26.892.174.775.153.384/figure-regret-algorithme-thompson-sampling-probleme-bernoulli-parametres.webp)
![Figure 2.1: Expected regret of Thompson [ 1933 ] Sampling (blue, solid line) on a Bernoulli bandit problem with parameters (µ a ) 1 ⩽a⩽6 =](https://thumb-eu.123doks.com/thumbv2/123doknet/2104304.7771/53.892.117.726.392.691/figure-expected-regret-thompson-sampling-bernoulli-problem-parameters.webp)
![Figure 2.3: Expected regret of Thompson [ 1933 ] Sampling (blue, solid line) on Bernoulli bandit problems, versus the lower bound (red, dashed line) of Theorem 2.3.6 using ( 2.13 ) and the lower bound (black, dotted line) of Theorem 2.3.2 using ( 2.1 ), for the model D of all Bernoulli distributions; expectations are approximated over 3, 000 runs.](https://thumb-eu.123doks.com/thumbv2/123doknet/2104304.7771/70.892.190.752.596.799/expected-thompson-sampling-bernoulli-bernoulli-distributions-expectations-approximated.webp)
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