Bandits.ClippedUCB.measurable_ucb
This page has the declaration's own card below, then its dependency graph, then a card for each dependency (type dependencies first, then the rest of the transitive closure). For a theorem, the graph and the dependency cards only follow its statement's dependencies (its proof is replaced by sorry, so what it proves doesn't depend on how); for everything else, both the type and the body/value are followed, since their content is part of what later declarations build on.
measurable_ucb๐
Bandits.ClippedUCB.measurable_ucbNo docstring.
Bandits.ClippedUCB.measurable_ucb.{u_1} {K : โ} {l u ฯ2 ฮด : โ} {ฮฉ : Type u_1} {A : โ โ ฮฉ โ Fin K} {R : โ โ ฮฉ โ โ} [MeasurableSpace ฮฉ] {a : Fin K} {n : โ} (hA : โ (t : โ), Measurable (A t)) (hR : โ (t : โ), Measurable (R t)) : Measurable (ucb A R l u ฯ2 ฮด a n)Bandits.ClippedUCB.measurable_ucb.{u_1} {K : โ} {l u ฯ2 ฮด : โ} {ฮฉ : Type u_1} {A : โ โ ฮฉ โ Fin K} {R : โ โ ฮฉ โ โ} [MeasurableSpace ฮฉ] {a : Fin K} {n : โ} (hA : โ (t : โ), Measurable (A t)) (hR : โ (t : โ), Measurable (R t)) : Measurable (ucb A R l u ฯ2 ฮด a n)
Code
lemma measurable_ucb [MeasurableSpace ฮฉ] {a : Fin K} {n : โ} (hA : โ t, Measurable (A t))
(hR : โ t, Measurable (R t)) : Measurable (ucb A R l u ฯ2 ฮด a n)Type uses (1)
Body uses (4)
Used by (1)
Actions: Source ยท Open Issue
Proof
Measurable.ite (by measurability) (by fun_prop) (by fun_prop)
Dependency graph
Type dependencies (1)
ucb๐
Bandits.ClippedUCB.ucbClipped upper confidence bound used in the regret analysis of Thompson sampling.
Bandits.ClippedUCB.ucb.{u_1} {K : โ} {ฮฉ : Type u_1} (A : โ โ ฮฉ โ Fin K) (R : โ โ ฮฉ โ โ) (l u ฯ2 ฮด : โ) (a : Fin K) (n : โ) (ฯ : ฮฉ) : โBandits.ClippedUCB.ucb.{u_1} {K : โ} {ฮฉ : Type u_1} (A : โ โ ฮฉ โ Fin K) (R : โ โ ฮฉ โ โ) (l u ฯ2 ฮด : โ) (a : Fin K) (n : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ
Code
noncomputable def ucb (A : โ โ ฮฉ โ Fin K) (R : โ โ ฮฉ โ โ) (l u ฯ2 ฮด : โ) (a : Fin K) (n : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ := if pullCount A a n ฯ = 0 then u else max l (min u (empMean A R a n ฯ + โ(2 * ฯ2 * Real.log (1 / ฮด) / (pullCount A a n ฯ))))
Actions: Source ยท Open Issue
All dependencies, transitively (3)
pullCount๐
Learning.pullCount
Number of times action a was chosen up to time t (excluding t).
Learning.pullCount.{u_1, u_3} {๐ : Type u_1} {ฮฉ : Type u_3} [DecidableEq ๐] (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โLearning.pullCount.{u_1, u_3} {๐ : Type u_1} {ฮฉ : Type u_3} [DecidableEq ๐] (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ
Code
noncomputable def pullCount (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ := #(filter (fun s โฆ A s ฯ = a) (range t))
Actions: Source ยท Open Issue
sumRewards๐
Learning.sumRewards
Sum of rewards obtained when pulling action a up to time t (exclusive).
Learning.sumRewards.{u_1, u_3} {๐ : Type u_1} {ฮฉ : Type u_3} [DecidableEq ๐] (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (R' : โ โ ฮฉ โ โ) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โLearning.sumRewards.{u_1, u_3} {๐ : Type u_1} {ฮฉ : Type u_3} [DecidableEq ๐] (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (R' : โ โ ฮฉ โ โ) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ
Code
def sumRewards (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (R' : โ โ ฮฉ โ โ) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ := โ s โ range t, if A s ฯ = a then R' s ฯ else 0
Used by (44)
Actions: Source ยท Open Issue
empMean๐
Learning.empMean
Empirical mean reward obtained when pulling action a up to time t (exclusive).
Learning.empMean.{u_1, u_3} {๐ : Type u_1} {ฮฉ : Type u_3} [DecidableEq ๐] (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (R' : โ โ ฮฉ โ โ) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โLearning.empMean.{u_1, u_3} {๐ : Type u_1} {ฮฉ : Type u_3} [DecidableEq ๐] (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (R' : โ โ ฮฉ โ โ) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ
Code
noncomputable def empMean (A : โ โ ฮฉ โ ๐) (R' : โ โ ฮฉ โ โ) (a : ๐) (t : โ) (ฯ : ฮฉ) : โ := sumRewards A R' a t ฯ / pullCount A a t ฯ
Body uses (2)
Actions: Source ยท Open Issue