高速かつ高性能な広範にわたる逐次的意思決定問題の方策開発と解析

研究課題

戦略的な研究開発の推進戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号	JPMJAX210E
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJAX210E
研究代表者	土屋平京都大学, 大学院情報学研究科, 大学院生（博士課程）
研究期間 (年度)	2021 – 2023
概要	逐次的意思決定問題とは、逐次的に得られる情報をもとにユーザがある種の意思決定を行う数理モデルのことです。近年では、意思決定の際に大量の行動の選択肢が得られ、手に入る情報の多様化が進んでいます。しかし、既存の理論的な性能が担保された方策は、現実的な設定において本質的に実行が困難であり、さらに、数値的性能が低いことが知られています。そこで本研究ではこれらの問題が解決された方策の考案を目指します。
研究領域	数理・情報のフロンティア

報告書

(4件)

主な研究成果
(4件)

すべて雑誌論文 (4件) (国際共著 2件、査読あり 4件、オープンアクセス 4件)

[雑誌論文] Best-of-Both-Worlds Algorithms for Linear Contextual Bandits2024
- 著者名
  Yuko Kuroki, Alberto Rumi, Taira Tsuchiya, Fabio Vitale, and Nicolo Cesa-Bianchi
- 雑誌名
  
  Proceedings of 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024)
  
  ページ: 1216-1224
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
[雑誌論文] Online Structured Prediction with Fenchel?Young Losses and Improved Surrogate Regret for Online Multiclass Classification with Logistic Loss2024
- 著者名
  Shinsaku Sakaue, Han Bao, Taira Tsuchiya, and Taihei Oki
- 雑誌名
  
  Proceedings of Thirty Seventh Conference on Learning Theory (COLT 2024)
  
  ページ: 4458-4486
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
[雑誌論文] Adaptive Learning Rate for Follow-the-Regularized-Leader: Competitive Analysis and Best-of-Both-Worlds2024
- 著者名
  Shinji Ito, Taira Tsuchiya, and Junya Honda
- 雑誌名
  
  Proceedings of Thirty Seventh Conference on Learning Theory (COLT 2024)
  
  ページ: 2522-2563
- 査読あり / オープンアクセス
[雑誌論文] Exploration by Optimization with Hybrid Regularizers: Logarithmic Regret with Adversarial Robustness in Partial Monitoring2024
- 著者名
  Taira Tsuchiya, Shinji Ito, and Junya Honda
- 雑誌名
  
  Proceedings of 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024)
  
  ページ: 48768-48790
- 査読あり / オープンアクセス