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J-GLOBAL ID：201802243513567594   整理番号：18A2041733

Kalmanフィルタ対の間の動的Bayes知識伝達【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Bayesian Knowledge Transfer Between a Pair of Kalman Filters

著者 (2件)： Papez Milan (Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences, Czech Republic) ,  Quinn Anthony (Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences, Czech Republic)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： MLSP  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝達学習は,Bayesフィルタ間の知識伝達機構の設計である他の話題を含むフレームワークである。この文脈における伝達学習戦略は,典型的には,関与する学習手順(フィルタ)の間で特定される完全な確率的依存性構造に依存する。本論文では,このような制約条件を必要としない方法を提案した。この不完全なモデリング事例における解は,外部供給分布の形式における知識を条件とする未知の確率分布の完全に確率的な設計に基づいている。著者らは,外部分布がKalmanフィルタリングを通して動的に知識を蓄積する状況に特に関心を持っている。シミュレーションは,提案したアルゴリズムが外部Kalmanフィルタからこの動的知識を移動するための代替法より優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *フィルタ ,  確率分布 ,  学習 ,  モデリング ,  *Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 学習戦略 ,  Bayesフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： Kalmanフィルタ ,  知識