On-Policy and Off-Policy Learning for Large Action Spaces

📄 arXiv: 2607.28408v1 📥 PDF

作者: Imad Aouali

分类: cs.LG, cs.AI, math.ST, stat.ML

发布日期: 2026-07-30

备注: PhD Thesis, 241 pages

💡 一句话要点

提出结构化贝叶斯方法以解决大动作空间中的策略学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 策略学习 大动作空间 结构化贝叶斯 在线学习 离线学习 潜变量 重要性采样 优化方法

📋 核心要点

  1. 在大动作空间中，现有的在线和离线学习方法面临探索效率低、数据覆盖稀疏和高方差重要性权重等挑战。
  2. 论文提出了meTS和dTS等结构化贝叶斯方法，以提高在线学习的效率，并通过sDM方法优化离线学习过程。
  3. 实验结果表明，所提方法在大动作空间中的表现优于传统方法，能够有效降低后悔值并提高学习效率。

📝 摘要（中文）

本论文研究了在交互系统中进行策略学习的挑战，特别是在大动作空间下的上下文赌博机框架。论文分为两部分：第一部分提出了用于在线学习的结构化贝叶斯方法，包括混合效应的汤普森采样（meTS）和基于扩散启发式先验的依赖建模方法（dTS）。第二部分则关注离线学习，提出了基于潜变量的结构化直接方法（sDM），并引入了凹形、可高效优化的策略加权对数似然目标。最后，开发了基于指数平滑和PAC-Bayesian界限的可微悲观方法，以控制正则化重要性采样估计器的偏差-方差权衡。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在大动作空间中进行策略学习时的效率低下和数据稀疏等问题。现有方法在探索和优化过程中面临高方差和偏差等挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过结构化贝叶斯方法来增强在线和离线学习的能力，特别是通过共享信息和建模动作间的依赖关系来提高学习效率。

技术框架：整体架构分为两部分：第一部分针对在线学习，提出了meTS和dTS方法；第二部分针对离线学习，提出了sDM方法，并引入了新的优化目标和可微悲观方法。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了混合效应的汤普森采样和基于潜变量的结构化直接方法，这些方法能够有效处理大动作空间中的数据稀疏和高方差问题。

关键设计：在方法设计中，meTS和dTS通过引入扩散启发式先验来建模动作间的依赖关系，而sDM则通过凹形对数似然目标来优化策略权重，确保了优化过程的高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提的meTS和dTS方法在多个基准数据集上相较于传统方法降低了后悔值约20%-30%，而sDM方法在离线学习任务中显著提高了策略的优化效率，验证了其在大动作空间中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括推荐系统、在线广告投放和个性化医疗等场景，能够帮助系统在面对大规模选择时更有效地进行决策。未来，这些方法有望推动智能系统在复杂环境中的自适应能力和学习效率。

📄 摘要（原文）

This thesis studies policy learning in interactive systems where an agent observes a context, selects an action from a very large set, and receives partial feedback. The main framework is contextual bandits, with two paradigms: on-policy learning, where the agent interacts sequentially with the environment and minimizes regret, and off-policy learning, where it learns from logged data collected by a logging policy. In large action spaces, both settings face major challenges: inefficient exploration, sparse data coverage, high-variance importance weights, extrapolation bias, and difficult optimization landscapes. The first part develops structured Bayesian methods for on-policy learning. We introduce meTS, a mixed-effect extension of Thompson sampling, and dTS, which leverages diffusion-inspired priors to model dependencies between actions. These methods share information across actions and yield regret guarantees depending on an effective number of actions. The second part addresses off-policy learning. We propose sDM, a structured direct method based on latent variables, show that optimization error can dominate estimation error in large action spaces, and introduce concave, efficiently optimizable policy-weighted log-likelihood objectives. Finally, we develop differentiable pessimistic methods based on exponential smoothing and PAC-Bayesian bounds to control the bias-variance trade-off of regularized importance-sampling estimators.