論文の概要: Autoregressive Identification of Kronecker Graphical Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14199v1
- Date: Wed, 29 Apr 2020 13:44:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 14:17:52.029751
- Title: Autoregressive Identification of Kronecker Graphical Models
- Title(参考訳): クロネッカーグラフモデルの自己回帰同定
- Authors: Mattia Zorzi
- Abstract要約: 自己回帰ガウス過程に対応するKroneckerグラフィカルモデルを推定するために,この問題に対処する。
そのようなモデルを推定するベイズ的手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the problem to estimate a Kronecker graphical model corresponding
to an autoregressive Gaussian stochastic process. The latter is completely
described by the power spectral density function whose inverse has support
which admits a Kronecker product decomposition. We propose a Bayesian approach
to estimate such a model. We test the effectiveness of the proposed method by
some numerical experiments. We also apply the procedure to urban pollution
monitoring data.
- Abstract(参考訳): 自己回帰型ガウス確率過程に対応するKroneckerグラフィカルモデルを推定するために,この問題に対処する。
後者は完全にパワースペクトル密度関数によって記述され、その逆はクロネッカー積分解を許す支持を持つ。
そのようなモデルを推定するベイズ的手法を提案する。
提案手法の有効性を数値実験により検証した。
また,本手法を都市汚染モニタリングデータに適用する。
関連論文リスト
- Model-Based Reparameterization Policy Gradient Methods: Theory and
Practical Algorithms [88.74308282658133]
Reization (RP) Policy Gradient Methods (PGM) は、ロボット工学やコンピュータグラフィックスにおける連続的な制御タスクに広く採用されている。
近年の研究では、長期強化学習問題に適用した場合、モデルベースRP PGMはカオス的かつ非滑らかな最適化環境を経験する可能性があることが示されている。
本稿では,長期モデルアンロールによる爆発的分散問題を緩和するスペクトル正規化法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T18:43:21Z) - Fast Diffusion EM: a diffusion model for blind inverse problems with
application to deconvolution [0.0]
現在の手法では、劣化が知られており、復元と多様性の点で印象的な結果をもたらすと仮定している。
本研究では、これらのモデルの効率を活用し、復元された画像と未知のパラメータを共同で推定する。
本手法は,拡散モデルから抽出したサンプルを用いて,問題の対数類似度を近似し,未知のモデルパラメータを推定する方法とを交互に比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T06:47:13Z) - Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models [102.65769839899315]
連続時間マルコフ連鎖を介して逆過程が認知されるマルコフジャンププロセスを導入することにより、拡散モデルを離散変数に拡張する。
条件境界分布の単純なマッチングにより、偏りのない推定器が得られることを示す。
提案手法の有効性を,合成および実世界の音楽と画像のベンチマークで示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T05:33:29Z) - Uncertainty Disentanglement with Non-stationary Heteroscedastic Gaussian
Processes for Active Learning [10.757942829334057]
勾配に基づく手法で学習可能な非定常ヘテロセダスティックガウス過程モデルを提案する。
提案手法は, 全体的な不確かさを, アレタリック(非再現性)とてんかん(モデル)の不確実性に分離することにより, モデルの解釈可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-20T02:18:19Z) - Online Multi-Agent Decentralized Byzantine-robust Gradient Estimation [62.997667081978825]
本アルゴリズムは,同時摂動,セキュアな状態推定,2時間スケール近似に基づく。
また,数値実験によるアルゴリズムの性能も示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T07:29:49Z) - Gaussian Process Koopman Mode Decomposition [5.888646114353371]
教師なしガウス過程に基づくクープマンモード分解の非線形確率的生成モデルを提案する。
提案手法を合成データと実世界の疫学的データセットの両方に適用することにより, 推定パラメータを用いて様々な分析が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-09T03:57:07Z) - Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。
特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。
本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T12:23:13Z) - Path Sample-Analytic Gradient Estimators for Stochastic Binary Networks [78.76880041670904]
二進的アクティベーションや二進的重みを持つニューラルネットワークでは、勾配降下によるトレーニングは複雑である。
そこで本研究では,サンプリングと解析近似を併用した新しい推定法を提案する。
勾配推定において高い精度を示し、深部畳み込みモデルにおいてより安定かつ優れた訓練を行うことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-04T21:51:21Z) - Generative Modeling with Denoising Auto-Encoders and Langevin Sampling [88.83704353627554]
DAEとDSMの両方がスムーズな人口密度のスコアを推定することを示した。
次に、この結果をarXiv:1907.05600のホモトピー法に適用し、その経験的成功を理論的に正当化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T23:50:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。