Fugu-MT 論文翻訳(概要): Online learning of Riemannian hidden Markov models in homogeneous Hadamard spaces

論文の概要: Online learning of Riemannian hidden Markov models in homogeneous Hadamard spaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07771v1
Date: Mon, 15 Feb 2021 17:30:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 14:48:30.542186
Title: Online learning of Riemannian hidden Markov models in homogeneous Hadamard spaces
Title（参考訳）: 均質ハダマール空間におけるリーマン的隠れマルコフモデルのオンライン学習
Authors: Quinten Tupker, Salem Said, Cyrus Mostajeran
Abstract要約: ユークリッド空間における観測を伴う隠れマルコフモデルは、信号と画像処理において重要な役割を果たす。我々は、オンラインで、より正確で、スピードと効率の劇的な改善を提供するアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.093890460224435
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hidden Markov models with observations in a Euclidean space play an important role in signal and image processing. Previous work extending to models where observations lie in Riemannian manifolds based on the Baum-Welch algorithm suffered from high memory usage and slow speed. Here we present an algorithm that is online, more accurate, and offers dramatic improvements in speed and efficiency.
Abstract（参考訳）: ユークリッド空間における観測を伴う隠れマルコフモデルは、信号と画像処理において重要な役割を果たす。 Baum-Welchアルゴリズムに基づくリーマン多様体で観測されるモデルに拡張する以前の研究は、高いメモリ使用量と遅い速度に悩まされていた。ここでは、オンラインでより正確で、スピードと効率の劇的な改善を提供するアルゴリズムを提案する。

関連論文リスト

Efficiently Scanning and Resampling Spatio-Temporal Tasks with Irregular Observations [13.491183255489396]
本稿では,2次元の潜伏状態と観測値の交叉アテンションを交互に交互に行うアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,従来の手法と比較して,パラメータカウントが低く,トレーニングや推論が高速である場合に比較して精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-11T10:11:31Z)
Multiway Point Cloud Mosaicking with Diffusion and Global Optimization [74.3802812773891]
マルチウェイポイントクラウドモザイクのための新しいフレームワーク(水曜日)を紹介する。我々のアプローチの核心は、重複を識別し、注意点を洗練する学習されたペアワイズ登録アルゴリズムODINである。 4つの多種多様な大規模データセットを用いて、我々の手法は、全てのベンチマークにおいて大きなマージンで、最先端のペアとローテーションの登録結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-30T17:29:13Z)
Generative Modeling with Phase Stochastic Bridges [49.4474628881673]
拡散モデル(DM)は、連続入力のための最先端の生成モデルを表す。我々はtextbfphase space dynamics に基づく新しい生成モデリングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、動的伝播の初期段階において、現実的なデータポイントを生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-11T18:38:28Z)
Multi-Linear Kernel Regression and Imputation in Data Manifolds [12.15802365851407]
本稿では、データ回帰とインプットのための効率的なマルチ線形非パラメトリック近似フレームワークとその動的磁気共鳴イメージング(dMRI)への応用について紹介する。データ特徴は、ヒルベルト空間を再現するカーネルに埋め込まれた滑らかな多様体に、あるいは近くに存在すると仮定される。ランドマーク点は、接空間の概念を滑らかに模倣する線形近似パッチにより、特徴の点雲を記述するために特定される。マルチ線形モデルは次元の削減に影響を及ぼし、効率的な計算を可能にし、トレーニングデータや追加情報なしでデータパターンとその幾何学を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-06T12:58:52Z)
Geometric Learning of Hidden Markov Models via a Method of Moments Algorithm [11.338112397748619]
本稿では,隠れマルコフモデル(HMM)のパラメータを幾何学的に学習するための新しいアルゴリズムを提案する。本稿では,既存の学習者と比較して,学習者の速度と数値的精度が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-02T12:24:38Z)
Invariant Causal Mechanisms through Distribution Matching [86.07327840293894]
本研究では、因果的視点と不変表現を学習するための新しいアルゴリズムを提供する。実験により,このアルゴリズムは様々なタスク群でうまく動作し,特にドメインの一般化における最先端のパフォーマンスを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-23T12:06:54Z)
Score-Guided Intermediate Layer Optimization: Fast Langevin Mixing for Inverse Problem [97.64313409741614]
ランダム重み付きDNNジェネレータを反転させるため,Langevinアルゴリズムの定常分布を高速に混合し,特徴付ける。本稿では,事前学習した生成モデルの潜時空間における後部サンプリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-18T03:47:37Z)
Riemannian Score-Based Generative Modeling [56.20669989459281]
経験的性能を示すスコアベース生成モデル(SGM)を紹介する。現在のSGMは、そのデータが平坦な幾何学を持つユークリッド多様体上で支えられているという前提を定めている。これにより、ロボット工学、地球科学、タンパク質モデリングの応用にこれらのモデルを使用することができない。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-06T11:57:39Z)
Sparse Algorithms for Markovian Gaussian Processes [18.999495374836584]
スパースマルコフ過程は、誘導変数の使用と効率的なカルマンフィルタライク再帰を結合する。我々は,局所ガウス項を用いて非ガウス的確率を近似する一般的なサイトベースアプローチであるsitesを導出する。提案手法は,変動推論,期待伝播,古典非線形カルマンスムーサなど,機械学習と信号処理の両方から得られるアルゴリズムの新たなスパース拡張の一群を導出する。派生した方法は、モデルが時間と空間の両方で別々の誘導点を持つ文学時間データに適しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-19T09:50:53Z)
Learning Hidden Markov Models from Aggregate Observations [13.467017642143581]
本稿では,時間同次隠れマルコフモデルのパラメータを集約観測から推定するアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,予測最大化と最近提案された集合推論アルゴリズムであるシンクホーン信念の伝搬に基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-23T06:41:22Z)
Scaling Hidden Markov Language Models [118.55908381553056]
この研究は、HMMを言語モデリングデータセットに拡張するという課題を再考する。本研究では,HMMを大規模状態空間に拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-09T18:51:55Z)

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。