Non-Bayesian social learning with observation reuse and soft switching
We propose a non-Bayesian social learning update rule for agents in a network, which minimizes the sum of the Kullback-Leibler divergence between the true distribution generating the agents’ local observations and the agents’ beliefs (parameterized by a hypothesis set), and a weighted varentropy-rel...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Md. Zulfiquar Ali Bhotto, Tay, Wee Peng |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/102641 http://hdl.handle.net/10220/48151 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Bayesian optimization with switching cost: Regret analysis and lookahead variants
بواسطة: LIU, Peng, وآخرون
منشور في: (2023) -
REPRESENTATION LEARNING WITH DOMAIN-SPECIFIC BAYESIAN PRIORS
بواسطة: LI, SHEN
منشور في: (2022) -
Reducing parameter value uncertainty in discrete Bayesian network learning: a semantic fuzzy Bayesian approach
بواسطة: Das, Monidipa, وآخرون
منشور في: (2022) -
Content popularity prediction based on quantized federated Bayesian learning in fog radio access networks
بواسطة: Tao, Yunwei, وآخرون
منشور في: (2023) -
Bayesian learning of concept ontology for automatic image annotation
بواسطة: SHI RUI
منشور في: (2010)