論文の概要: Learning Personalized Models with Clustered System Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01395v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 22:06:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 16:19:21.593406
• Title: Learning Personalized Models with Clustered System Identification
• Title（参考訳）: クラスタ化システム同定によるパーソナライズモデル学習
• Authors: Leonardo F. Toso, Han Wang, James Anderson
• Abstract要約: 本稿では, 線形系モデルにおいて, 異なる系力学から複数の軌道を観測することから, 線形系モデルを学習することの問題点に対処する。 本稿では,各システムがクラスタアイデンティティを交互に推定し,そのダイナミクスを推定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）: 3.7677951749356686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of learning linear system models from observing multiple trajectories from different system dynamics. This framework encompasses a collaborative scenario where several systems seeking to estimate their dynamics are partitioned into clusters according to their system similarity. Thus, the systems within the same cluster can benefit from the observations made by the others. Considering this framework, we present an algorithm where each system alternately estimates its cluster identity and performs an estimation of its dynamics. This is then aggregated to update the model of each cluster. We show that under mild assumptions, our algorithm correctly estimates the cluster identities and achieves an approximate sample complexity that scales inversely with the number of systems in the cluster, thus facilitating a more efficient and personalized system identification process.
• Abstract（参考訳）: 線形系モデルを異なる系力学から複数の軌道を観測することから学習する問題に対処する。 このフレームワークは、システムの類似性に応じて、複数のシステムが彼らのダイナミクスをクラスタに分割する、協調的なシナリオを含んでいる。 したがって、同じクラスタ内のシステムは、他のクラスタによる観測の恩恵を受けることができる。 この枠組みを考慮して,各システムがクラスタのアイデンティティを交互に推定し,そのダイナミクスを推定するアルゴリズムを提案する。 そして、これを集約して各クラスタのモデルを更新する。 軽度の仮定では,クラスタのアイデンティティを正確に推定し,クラスタ内のシステム数と逆スケールする近似的なサンプル複雑性を実現し,より効率的かつパーソナライズされたシステム識別プロセスを実現する。

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