Analyse non asymptotique d'un test séquentiel ...
Document type :
Communication dans un congrès avec actes
Title :
Analyse non asymptotique d'un test séquentiel de détection de rupture et application aux bandits non stationnaires
Author(s) :
Besson, Lilian [Auteur]
SUPELEC-Campus Rennes
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
Sequential Learning [SEQUEL]
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
CentraleSupélec
Kaufmann, Emilie [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Sequential Learning [SEQUEL]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
SUPELEC-Campus Rennes
Signal, Communication et Electronique Embarquée [SCEE]
Sequential Learning [SEQUEL]
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
CentraleSupélec
Kaufmann, Emilie [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Sequential Learning [SEQUEL]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Conference title :
GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images
City :
Lille
Country :
France
Start date of the conference :
2019-08-26
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
French abstract :
Nous étudions un test pour la détection séquentielle de rupture, basé sur le rapport de vraisemblance généralisé (GLR) et qui s'exprime en fonction de l'entropie relative binaire. Il s'applique à la détection de rupture ...
Show more >Nous étudions un test pour la détection séquentielle de rupture, basé sur le rapport de vraisemblance généralisé (GLR) et qui s'exprime en fonction de l'entropie relative binaire. Il s'applique à la détection de rupture sur la moyenne d'une distribution bornée, et nous obtenons un contrôle non-asymptotique de sa probabilité de fausse alarme et de son délai de détection. Nous expliquons son utilisation pour la prise de décision séquentielle en proposant la stratégie de bandit GLR-klUCB, efficace dans des modèles de bandit stationnaires par morceaux.Show less >
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English abstract : [en]
We study a strategy for online change-point detection based on generalized likelihood ratios (GLR) and that can be expressed with the binary relative entropy. This test is used to detect a change in the mean of a bounded ...
Show more >We study a strategy for online change-point detection based on generalized likelihood ratios (GLR) and that can be expressed with the binary relative entropy. This test is used to detect a change in the mean of a bounded distribution, and we propose a non-asymptotic control of its false alarm probability and detection delay. We then explain how it can be useful for sequential decision making by proposing the GLR-klUCB bandit strategy, which is efficient in piece-wise stationary multi-armed bandit models.Show less >
Show more >We study a strategy for online change-point detection based on generalized likelihood ratios (GLR) and that can be expressed with the binary relative entropy. This test is used to detect a change in the mean of a bounded distribution, and we propose a non-asymptotic control of its false alarm probability and detection delay. We then explain how it can be useful for sequential decision making by proposing the GLR-klUCB bandit strategy, which is efficient in piece-wise stationary multi-armed bandit models.Show less >
Language :
Français
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Nationale
Popular science :
Non
Collections :
Source :
Files
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- GRESTI__2019__Paper__Lilian_Besson__03-19.pdf
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