An optimal anytime estimation algorithm
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/87244
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2004-12
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In many applications a key step is estimating some unknown quantity ~$mu$ from a sequence of trials, each having expected value~$mu$. Optimal algorithms are known when the task is to estimate $mu$ within a multiplicative factor of $epsilon$, for an $epsilon$ given in advance. In this paper we consider {em anytime} approximation algorithms, i.e., algorithms that must give a reliable approximation after each trial, and whose approximations have to be increasingly accurate as the number of trials grows. We give an anytime algorithm for this task when the only a-priori known property of $mu$ is its range, and show that it is asymptotically optimal in some cases, in the sense that no correct anytime algorithm can give asymptotically better approximations. The key ingredient is a new large deviation bound for the supremum of the deviations in an infinite sequence of trials, which can be seen as a non-limit analog of the classical Law of the Iterated Logarithm.
CitacióGavaldà, R. "An optimal anytime estimation algorithm". 2004.
Forma partLSI-04-56-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
LSI-04-56-R.pdf | 869,0Kb | Visualitza/Obre |