残差量化提升上下文老虎机效率
原文标题：Bandits via Additive Quantized Representations
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论文提出以残差量化（RQ）作为表示层，将连续上下文映射为多层级离散质心分配，从而在严格有界内存下实现非线性奖励建模。在 13 个数据集上，RQ 变体在 11 个数据集上优于非 RQ 版本，且以最多少 1000 倍的内存匹配需反复重训的 XGBoost 与神经基线。该工作为在线决策场景提供了内存高效的折中方案。
- 问题
- 上下文老虎机需在非线性奖励建模与在线更新效率间取舍。
- 方法
- 用离线训练的残差量化码本把连续上下文映射为多层级离散质心，实现有界内存下的加性非线性建模。
- 结果
- 13个数据集中11个优于非RQ版本，内存最多省1000倍
- 影响
- 在线推荐与决策系统可在极小内存下获得接近XGBoost的效果，免去频繁重训。
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