We study the Chernoff-Stein exponent of the following binary hypothesis testing problem: Associated with each hypothesis is a set of channels. A transmitter, without knowledge of the hypothesis, chooses the vector of inputs to the channel. Given the hypothesis, from the set associated with the hypothesis, an adversary chooses channels, one for each element of the input vector. Based on the channel outputs, a detector attempts to distinguish between the hypotheses. We study the Chernoff-Stein exponent for the cases where the transmitter (i) is deterministic, (ii) may privately randomize, and (iii) shares randomness with the detector that is unavailable to the adversary. It turns out that while a memoryless transmission strategy is optimal under shared randomness, it may be strictly suboptimal when the transmitter only has private randomness.


翻译:我们研究如下二元假设检验问题的Chernoff-Stein指数:每个假设关联一组信道。发送方在未知假设的情况下选择信道输入向量。在给定假设条件下,对抗者从该假设关联的信道集合中,为输入向量的每个元素分别选取一个信道。基于信道输出,检测器试图区分这两个假设。我们研究了发送方(i)采用确定性策略、(ii)允许私有随机化以及(iii)与检测器共享对抗者无法获取的随机性这三种情况下的Chernoff-Stein指数。结果表明,尽管在共享随机性条件下无记忆传输策略是最优的,但当发送方仅具有私有随机性时,该策略可能严格次优。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月10日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:29
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:21
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
10+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员