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ProceedingsoftheTwenty-ThirdInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence
SampleComplexityofRisk-AverseBandit-ArmSelection
JiaYuanYu∗andEvdokiaNikolova†
problems.Onereasonisthatriskanalysisoftenassumesdis-
tributionalknowledgeoftheunderlyinguncertainty,whereas
Weconsiderstochasticmultiarmedbanditprob-
inbanditmodels,thisknowledgeisunavailableapriori.The
lemswhereeacharmgeneratesi.i.d.rewardsac-
uncertaintymustbeestimatedbeforemakingrisk-aversede-
cordingtoanunknowndistribution.Whereasclas-
cisions.Anotherreasonisthatthecomplexityofestimat-
sicalbanditsolutionsonlyizetheexpected
ingriskassociatedwithsequentialdecision-makingincreases
reward,weconsidertheproblemofminimizing
greatlyasthenumberofdecisionsincreases.Thisworkad-
riskusingnotionssuchasthevalue-at-risk,the
dressesbothofthesechallenges.
averagevalue-at-risk,andthemean-variancerisk.
Althoughtheunderlyingrandomnessisaprioriunknown
Wepresentalgorithmstominimizether
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