A Risk-Averse Framework for Non-Stationary Stochastic Multi-Armed Bandits
Author:
Affiliation:
1. Technology Innovation Institute,Masdar City,UAE
2. Montreal Institute of Learning Algorithms,Montreal,Canada
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10411504/10411508/10411687.pdf?arnumber=10411687
Reference27 articles.
1. Max K-Armed Bandit: On the ExtremeHunter Algorithm and Beyond
2. Bayesian online change-point detection;Adams,2007
3. Bayesian change-point detection for bandit feedback in non-stationary environments;Alami
4. Ts-glr: an adaptive thompson sampling for the switching multi-armed bandit problem;Alami
5. Restarted Bayesian online change-point detector achieves optimal detection delay;Alami
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