Vi studerar ett socialt nätverk bestående av agenter organiserade som ett hierarkiskt M -ary rotat träd, gemensamt i företag och militära organisatoriska strukturer. Målet är att aggregera information för att lösa en binär hypotes testning problem. Varje agent vid ett löv av trädet, och endast en sådan agent, gör en direkt mätning av den underliggande sanna hypotesen. Blad agenten genererar sedan ett meddelande och skickar det till sin övervakare, på nästa nivå av trädet. Varje övervakande agent aggregerar meddelandena från M medlemmar i sin grupp, producerar ett sammanfattande meddelande, och skickar det till sin handledare på nästa nivå, och så vidare. I slutändan fattar agenten vid trädets rot ett övergripande beslut. Vi härleder övre och nedre gränser för sannolikheten för fel av typ I och typ II i samband med detta beslut med avseende på antalet bladmedel, som i sin tur kännetecknar konvergerande hastigheter av sannolikheterna för typ I, typ II och totalt fel. Vi tillhandahåller också ett meddelande-passing schema som omfattar icke-binär meddelande alfabet och karakteriserar exponenten av felsannolikheten med avseende på meddelande alfabetet storlek.
Vi undersökte vidare i REF konvergensen av felsannolikheten i mer allmänna trädstrukturer.
Learning in Hierarchical Social Networks
{'venue': 'in Proc. 50th Allerton Conf', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}