Det klassiska problemet med övervakad inlärning är att härleda en korrekt prediktor av en målvariabel Y från en uppmätt variabel X genom att använda ett begränsat antal märkta träningsprover. Motiverad av den allt mer spridda karaktären av data och beslutsfattande, i detta dokument anser vi en variation av detta klassiska problem där förutsägelsen utförs på distans baserat på en hastighetsbegränsad beskrivning M av X. Vid mottagande M, den avlägsna noden beräknar en uppskattning av Y. Vi följer den senaste minimax-metoden för att studera detta inlärningsproblem och visar att det motsvarar ett en-shot minimax bullriga källkodsproblem. Därefter etablerar vi teoretiska gränser för den riskfyllda Lagrangian kostnaden och en allmän metod för att utforma en nästan optimal deskriptor-skattare par, som kan ses som en hastighetsbegränsad analog till den maximala villkorliga entropi princip som används i den klassiska minimax inlärningsproblem. Våra resultat visar att ett naivt skattnings-kompresssystem för hastighetsbegränsade förutsägelser i allmänhet inte är optimalt.
I REF studeras minimax-metoden för ett problem med fjärrprognoser och visas motsvara ett bullrigt källkodningsproblem med en enda bild.
Minimax Learning for Remote Prediction
{'venue': '2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)', 'journal': '2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}