I detta dokument behandlas problemet med inlärning online i en dynamisk miljö. Vi betraktar ett socialt nätverk där varje individ observerar en privat signal om det underliggande tillståndet i världen och kommunicerar med sina grannar vid varje tidsperiod. Till skillnad från många befintliga metoder är det underliggande tillståndet dynamiskt, och utvecklas enligt en geometrisk slumpmässig gång. Vi ser scenariot som ett optimeringsproblem där agenter strävar efter att lära sig det sanna tillståndet samtidigt som de lider minsta möjliga förlust. Baserat på nedbrytningen av den globala förlustfunktionen, introducerar vi två uppdateringsmekanismer, som var och en genererar en uppskattning av det verkliga tillståndet. Vi etablerar en snäv gräns på graden av förändring av det underliggande tillståndet, under vilken individer kan spåra parametern med en begränsad varians. Sedan karakteriserar vi explicita uttryck för den konstanta medel-kvadratavvikelsen (MSD) för uppskattningarna från sanningen, per individ. Vi observerar att endast en av estimatorerna återvinner den optimala MSD, vilket understryker effekten av den objektiva funktionsnedbrytningen på inlärningskvaliteten. Slutligen ger vi en övre gräns för beklagandet av de föreslagna metoderna, mätt som ett genomsnitt av fel i uppskattningen av parametern i en ändlig tid.
Dessutom överväger författarna till REF en skalar linjär modell, och karakteriserar ett uttryckligt uttryck för medelkvadratavvikelsen.
Online Learning of Dynamic Parameters in Social Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}