論文の概要: Bandit Quickest Changepoint Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10492v3
• Date: Tue, 13 Jun 2023 05:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 19:02:07.865355
• Title: Bandit Quickest Changepoint Detection
• Title（参考訳）: バンドイットの最も速い変更点検出
• Authors: Aditya Gopalan, Venkatesh Saligrama and Braghadeesh Lakshminarayanan
• Abstract要約: すべてのセンサの継続的な監視は、リソースの制約のためにコストがかかる可能性がある。 有限パラメータ化確率分布の一般クラスに対する検出遅延に基づく情報理論の下界を導出する。 本稿では,異なる検知オプションの探索と質問行動の活用をシームレスに両立させる,計算効率のよいオンラインセンシング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.855465482260165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many industrial and security applications employ a suite of sensors for detecting abrupt changes in temporal behavior patterns. These abrupt changes typically manifest locally, rendering only a small subset of sensors informative. Continuous monitoring of every sensor can be expensive due to resource constraints, and serves as a motivation for the bandit quickest changepoint detection problem, where sensing actions (or sensors) are sequentially chosen, and only measurements corresponding to chosen actions are observed. We derive an information-theoretic lower bound on the detection delay for a general class of finitely parameterized probability distributions. We then propose a computationally efficient online sensing scheme, which seamlessly balances the need for exploration of different sensing options with exploitation of querying informative actions. We derive expected delay bounds for the proposed scheme and show that these bounds match our information-theoretic lower bounds at low false alarm rates, establishing optimality of the proposed method. We then perform a number of experiments on synthetic and real datasets demonstrating the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 多くの産業およびセキュリティアプリケーションは、時間的行動パターンの突然の変化を検出するために一連のセンサーを使用している。 これらの急激な変化は、通常、局所的に現れ、センサーの小さなサブセットだけが情報をもたらす。 各センサの連続監視は、リソースの制約によりコストがかかり、センサ動作(またはセンサ)が順次選択され、選択された動作に対応する測定のみが観察される、最短の切換点検出問題に対するモチベーションとなる。 有限パラメータ化確率分布の一般クラスにおける検出遅延に関する情報理論的下界を導出する。 そこで我々は,異なる検知オプションの探索と質問行動の活用をシームレスにバランスさせる,計算効率のよいオンラインセンシング手法を提案する。 我々は,提案手法の遅延境界を導出し,提案手法の最適性を確立するために,情報理論下限を低い誤警報率で一致させることを示す。 次に,提案手法の有効性を示す合成データと実データについて実験を行った。

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