Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Estimation of Random Vectors with Bandit Feedback: A mean-squared error viewpoint

論文の概要: Adaptive Estimation of Random Vectors with Bandit Feedback: A mean-squared error viewpoint

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16810v3
Date: Thu, 11 Jan 2024 05:44:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-01-13 04:27:13.413222
Title: Adaptive Estimation of Random Vectors with Bandit Feedback: A mean-squared error viewpoint
Title（参考訳）: 帯域フィードバックを用いたランダムベクトルの適応推定:平均二乗誤差視点
Authors: Dipayan Sen, L.A. Prashanth and Aditya Gopalan
Abstract要約: まず、MSE推定のための濃度を定めます。次に,帯域幅フィードバックによる推定問題を列挙し,逐次除去アルゴリズムの変種を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.089182408360225
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of sequentially learning to estimate, in the mean squared error (MSE) sense, a Gaussian $K$-vector of unknown covariance by observing only $m < K$ of its entries in each round. We first establish a concentration bound for MSE estimation. We then frame the estimation problem with bandit feedback, and propose a variant of the successive elimination algorithm. We also derive a minimax lower bound to understand the fundamental limit on the sample complexity of this problem.
Abstract（参考訳）: 平均二乗誤差(mse)の意味では、各ラウンドのエントリのわずか$m < k$ を観測することによって、未知共分散のガウス的$k$-ベクトルを推定する逐次学習の問題を考える。まず、MSE推定のための濃度を定めます。次に,推定問題をバンディットフィードバックを用いてフレーム化し,逐次除去アルゴリズムの変種を提案する。また、この問題のサンプル複雑性の基本的な限界を理解するために、ミニマックス下限も導出する。

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