Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geometric Fusion via Joint Delay Embeddings

論文の概要: Geometric Fusion via Joint Delay Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11201v1
Date: Tue, 25 Feb 2020 22:20:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 22:15:05.524506
Title: Geometric Fusion via Joint Delay Embeddings
Title（参考訳）: 関節遅延埋め込みによる幾何核融合
Authors: Elchanan Solomon, Paul Bendich
Abstract要約: 幾何学的およびトポロジ的手法を導入し、マルチセンサ時系列を融合する新しいフレームワークを開発する。我々は,我々のフレームワークが従来の計量融合法より優れていることを示す,合成および実世界の実験で締めくくった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We introduce geometric and topological methods to develop a new framework for fusing multi-sensor time series. This framework consists of two steps: (1) a joint delay embedding, which reconstructs a high-dimensional state space in which our sensors correspond to observation functions, and (2) a simple orthogonalization scheme, which accounts for tangencies between such observation functions, and produces a more diversified geometry on the embedding space. We conclude with some synthetic and real-world experiments demonstrating that our framework outperforms traditional metric fusion methods.
Abstract（参考訳）: 幾何学的およびトポロジ的手法を導入し、マルチセンサ時系列を融合する新しいフレームワークを開発する。この枠組みは,(1)センサが観測関数に対応する高次元状態空間を再構成するジョイント遅延埋め込み,(2)観測関数間の接点を考慮し,埋め込み空間上でより多様化した幾何を生成する単純な直交化スキームの2段階からなる。我々は,我々のフレームワークが従来の計量融合法より優れていることを示す,合成および実世界の実験で結論付けた。

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