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J-GLOBAL ID：201802297372983087   整理番号：18A1771293

状態空間事前の非均質Poisson過程に対する逐次推論法【JST・京大機械翻訳】

Sequential Inference Methods for Non-Homogeneous Poisson Processes with State-Space Prior

著者 (2件)： Li Chenhao (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Godsill Simon J. (Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 2856-2860  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： 不均一Poisson過程は,その領域を横切る時間変化強度を有する点過程であり,その利用は,信号処理と機械学習における多数の領域で発生する。しかし,アプリケーションは,既存の推論方式の高い計算コストと,扱いにくい尤度関数によって大きく制限されている。著者らは,様々なアプリケーションにおけるオンライン推論を可能にするために,生成Poissonデータと逐次マルコフ連鎖モンテカルロ(SMCMC)アルゴリズムを利用する逐次推論フレームワークを提示した。提案したモデルを合成データセット上の競合法と比較し,実世界の財務データで試験した。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： モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  信号処理 ,  経時変化 ,  Markov連鎖 ,  *Poisson過程 ,  応用プログラム ,  機械学習 ,  尤度関数
準シソーラス用語： 点過程 ,  計算コスト ,  *状態空間 ,  オンライン , 【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 (4件)： 状態空間 ,  Poisson過程 ,  逐次 ,  推論