arXiv stat.ML· Wuxia Chen, Arman Adibi, Taposh Banerjee, Vahid Tarokh·· 18 天前AI 评分27
用于多数据流最速突变检测的 MoE 框架
A Mixture-of-Experts Framework for Multi-Stream Quickest Change Detection
AI 导读
研究人员提出了一个用于最速突变检测（QCD）的混合专家（MoE）框架，通过多个专家生成检测统计量序列，并在其加权和超过阈值时判定发生突变。该框架应用于多数据流 QCD 场景，可克服广义似然比最优算法计算成本高昂的问题。在实值高斯均值漂移数据和高维 GB-RBM 数据上的仿真实验表明，该 MoE 算法性能超越了基于 Shiryaev-Roberts 统计量的 RWS 方案。
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