論文の概要: End-To-End Semi-supervised Learning for Differentiable Particle Filters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05748v2
- Date: Sun, 28 Mar 2021 14:15:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 23:13:33.678058
- Title: End-To-End Semi-supervised Learning for Differentiable Particle Filters
- Title（参考訳）: 微分型粒子フィルタのエンド・ツー・エンド半教師付き学習
- Authors: Hao Wen, Xiongjie Chen, Georgios Papagiannis, Conghui Hu and Yunpeng
Li
- Abstract要約: ニューラルネットワークを粒子フィルタに組み込むことの最近の進歩は、実世界のアプリケーションに粒子フィルタを適用するために望ましい柔軟性を提供する。
このようなモデルを最適化する過去の努力は、実際に入手したり利用できなくなったりするのに費用がかかる真の状態の知識を必要とすることが多い。
本研究では,実状態の大部分が未知である場合の状態を推定し,擬似的様相関数の最大化に基づくエンドツーエンド学習目標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.187145925738553
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in incorporating neural networks into particle filters
provide the desired flexibility to apply particle filters in large-scale
real-world applications. The dynamic and measurement models in this framework
are learnable through the differentiable implementation of particle filters.
Past efforts in optimising such models often require the knowledge of true
states which can be expensive to obtain or even unavailable in practice. In
this paper, in order to reduce the demand for annotated data, we present an
end-to-end learning objective based upon the maximisation of a
pseudo-likelihood function which can improve the estimation of states when
large portion of true states are unknown. We assess performance of the proposed
method in state estimation tasks in robotics with simulated and real-world
datasets.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを粒子フィルタに組み込むことの最近の進歩は、大規模実世界のアプリケーションに粒子フィルタを適用するために望ましい柔軟性を提供する。
このフレームワークの動的および測定モデルは、粒子フィルタの微分可能実装により学習可能である。
このようなモデルを最適化する過去の努力は、実際に入手したり利用できないほど高価である真の状態の知識を必要とすることが多い。
本稿では,アノテートされたデータに対する需要を減らすために,真の状態の大部分が未知である場合の状態を推定し,擬似的様相関数の最大化に基づくエンドツーエンド学習目標を提案する。
シミュレーションおよび実世界のデータセットを用いたロボット工学における状態推定タスクにおける提案手法の性能を評価する。
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