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计算机科学 > 信息论

arXiv:1211.2291 (cs)
[提交于 2012年11月10日 ]

标题: 顺序性和自适应性在主动假设检验中的优势

标题: Sequentiality and Adaptivity Gains in Active Hypothesis Testing

Authors:Mohammad Naghshvar, Tara Javidi
摘要: 考虑一个决策者,他负责收集观察结果,以便快速了解感兴趣的基本现象。 决策者选择感知动作的策略可以根据以下两个因素进行分类:i) 顺序 vs. 非顺序;ii) 自适应 vs. 非自适应。 非顺序策略收集固定数量的观察样本,并在之后做出最终决策;而在顺序策略下,样本数量最初未知,并由观察结果确定。 在自适应策略下,决策者依赖之前收集的样本以选择下一步的感知动作;而在非自适应策略下,动作的选择独立于过去的观察结果。 本文为每个类别的策略提供了性能界限。 利用这些界限,对顺序性和自适应性的优势进行了描述,即动作顺序和自适应选择的优势。
摘要: Consider a decision maker who is responsible to collect observations so as to enhance his information in a speedy manner about an underlying phenomena of interest. The policies under which the decision maker selects sensing actions can be categorized based on the following two factors: i) sequential vs. non-sequential; ii) adaptive vs. non-adaptive. Non-sequential policies collect a fixed number of observation samples and make the final decision afterwards; while under sequential policies, the sample size is not known initially and is determined by the observation outcomes. Under adaptive policies, the decision maker relies on the previous collected samples to select the next sensing action; while under non-adaptive policies, the actions are selected independent of the past observation outcomes. In this paper, performance bounds are provided for the policies in each category. Using these bounds, sequentiality gain and adaptivity gain, i.e., the gains of sequential and adaptive selection of actions are characterized.
评论: 12页双栏,1图
主题: 信息论 (cs.IT) ; 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62F03, 62B10, 62B15
ACM 类: G.3
引用方式: arXiv:1211.2291 [cs.IT]
  (或者 arXiv:1211.2291v1 [cs.IT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1211.2291
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2013.2261279
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来自: Mohammad Naghshvar [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2012 年 11 月 10 日 05:31:48 UTC (1,017 KB)
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