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J-GLOBAL ID：202002285293089694   整理番号：20A0288463

非線形フィルタリングに対するHitchhikerのガイド【JST・京大機械翻訳】

The Hitchhiker’s guide to nonlinear filtering

著者 (6件)： Kutschireiter Anna (Department of Physiology, University of Bern, Buehlplatz 5, 3012 Bern, Switzerland) ,  Kutschireiter Anna (Department of Neurobiology, Harvard Medical School, 200 Longwood Avenue, Boston, MA 02115, United States) ,  Surace Simone Carlo (Department of Physiology, University of Bern, Buehlplatz 5, 3012 Bern, Switzerland) ,  Surace Simone Carlo (Institute of Neuroinformatics, UZH / ETH Zurich, Winterthurerstrasse 190, 8057 Zurich, Switzerland) ,  Pfister Jean-Pascal (Department of Physiology, University of Bern, Buehlplatz 5, 3012 Bern, Switzerland) ,  Pfister Jean-Pascal (Institute of Neuroinformatics, UZH / ETH Zurich, Winterthurerstrasse 190, 8057 Zurich, Switzerland)
資料名： Journal of Mathematical Psychology  (Journal of Mathematical Psychology)
巻： 94  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0831A  ISSN： 0022-2496  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非線形フィルタリングは,入力データから動的隠れ変数のオンライン推定に使用され,工学,機械学習,経済科学,および自然科学の範囲で,異なる分野において広大な応用を持っている。ここでは,最も単純なフィルタリングタスクからの非線形フィルタリングに関する理論のレビューを開始した。すなわち,静的Bayes推論を考えることができる。著者らは,通常機械学習で遭遇する離散時間モデルを通して,著者らの旅行を続けて,連続時間フィルタリング理論に一般化した。確率測度を変化させるアイデアは,離散と連続時間問題の間の類似性と異なる観測モデルの間の類似性のような理論のいくつかの側面を結びつける。さらに,それは粒子フィルタリングアルゴリズムの構築への洞察を提供する。このチュートリアルは科学者と技術者において標的化され,非線形フィルタリングの主要なアイデアへの導入,およびより高度で専門化された文献へのSegwayとして役立つべきである。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  科学者 ,  Bayes推定 ,  *フィルタリング ,  機械学習 ,  自然科学 ,  確率測度 ,  連続時間系 ,  ターゲティング ,  類似性
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  粒子フィルタリング ,  オンライン ,  入力データ ,  *非線形フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非線形フィルタリング理論 ,  ベイズ推論 ,  測定の変化 ,  粒子フィルタ

分類 (3件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  量子力学一般  (BA06010C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 非線形フィルタリング