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J-GLOBAL ID：202102252525100987   整理番号：21A0443196

ヘテロ分散多重線形システムの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Heteroscedastic Multilinear Systems

著者 (4件)： Wang Mingliang (KTH Royal Institute of Technology,School of Electrical Engineering and Computer Science,Department of Decision and Control Systems,Stockholm,Sweden,114 28) ,  Jacobsen Elling W. (KTH Royal Institute of Technology,School of Electrical Engineering and Computer Science,Department of Decision and Control Systems,Stockholm,Sweden,114 28) ,  Chotteau Veronique (KTH Royal Institute of Technology,School of Biotechnology,Cell Technology group, Department of Industrial Biotechnology/Bioprocess Design,Stockholm,Sweden,114 28) ,  Hjalmarsson Hakan (KTH Royal Institute of Technology,School of Electrical Engineering and Computer Science,Department of Decision and Control Systems,Stockholm,Sweden,114 28)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CDC  ページ： 2875-2880  発行年： 2020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： 本論文では,異種分散多重線形システムに対する推定法を提案した。このシステムは,潜在関数の多重線形マップと入力依存雑音過程から成る。非パラメトリックモデルを埋め込むために,未知数に関するGauss過程を仮定した。これは,閉形式の事後および予測分布に従わない,ヘテロ分散多重線形Gauss過程と呼ばれる階層的モデルをもたらす。モデルは,ハイパーパラメータが限界分布の最大化によって推定される経験的Bayes方式で扱われる。これを達成するために,Gibbsサンプリングアルゴリズムに基づくモンテカルロ期待値最大化法を用いた。未知関数の近似として平均を用いる予測推論も導入した。提案方法の性能をシミュレーション研究で示した。Copyright 2021 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 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  *線形系 ,  Gauss過程 ,  *多重化 ,  線形性
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  閉形式 ,  パラメトリックモデル ,  Gibbsサンプリング ,  推定法 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  線形システム ,  推定