論文の概要: A Contrastive Approach to Online Change Point Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10143v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 07:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 15:52:03.911161
- Title: A Contrastive Approach to Online Change Point Detection
- Title(参考訳): オンライン変化点検出に対する対比的アプローチ
- Authors: Nikita Puchkin and Valeriia Shcherbakova
- Abstract要約: オンライン変更点検出のための新しい手順を提案する。
提案手法は,変化前分布と変化後分布との差分尺度を最大化するものである。
術式の平均走行距離と検出遅延に対する非漸近的境界を証明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.14219428942199
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We suggest a novel procedure for online change point detection. Our approach
expands an idea of maximizing a discrepancy measure between points from
pre-change and post-change distributions. This leads to a flexible procedure
suitable for both parametric and nonparametric scenarios. We prove
non-asymptotic bounds on the average running length of the procedure and its
expected detection delay. The efficiency of the algorithm is illustrated with
numerical experiments on synthetic and real-world data sets.
- Abstract(参考訳): オンライン変化点検出のための新しい手法を提案する。
提案手法は,変化前分布と変化後分布との差分尺度を最大化するものである。
これはパラメトリックシナリオと非パラメトリックシナリオの両方に適した柔軟な手順につながる。
術式の平均走行距離と検出遅延に対する非漸近的境界を証明した。
アルゴリズムの効率性は、合成および実世界のデータセットに関する数値実験で示される。
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