論文の概要: Outlier-Insensitive Kalman Filtering: Theory and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09505v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 19:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-17 00:02:04.834928
• Title: Outlier-Insensitive Kalman Filtering: Theory and Applications
• Title（参考訳）: 外周非感受性カルマンフィルタの理論と応用
• Authors: Shunit Truzman, Guy Revach, Nir Shlezinger, Itzik Klein
• Abstract要約: 本稿では,リニアカルマンフィルタの標準更新ステップの短い反復処理しか必要とせず,アウトリーチの有害な影響を軽減できるパラメータフリーアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.37450052092755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State estimation of dynamical systems from noisy observations is a fundamental task in many applications. It is commonly addressed using the linear Kalman filter (KF), whose performance can significantly degrade in the presence of outliers in the observations, due to the sensitivity of its convex quadratic objective function. To mitigate such behavior, outlier detection algorithms can be applied. In this work, we propose a parameter-free algorithm which mitigates the harmful effect of outliers while requiring only a short iterative process of the standard update step of the KF. To that end, we model each potential outlier as a normal process with unknown variance and apply online estimation through either expectation maximization or alternating maximization algorithms. Simulations and field experiment evaluations demonstrate competitive performance of our method, showcasing its robustness to outliers in filtering scenarios compared to alternative algorithms.
• Abstract（参考訳）: 雑音観測による力学系の状態推定は多くの応用において基本的な課題である。 一般に、線形カルマンフィルタ(KF)を用いて対処されるが、このフィルタは凸2次目的関数の感度のため、観測における外れ値の存在下で性能が著しく低下する可能性がある。 このような挙動を緩和するために、外れ値検出アルゴリズムを適用することができる。 本研究では,kfの標準更新ステップの短い反復処理のみを必要としつつ,異常値の有害な影響を緩和するパラメータフリーアルゴリズムを提案する。 そこで我々は,各ポテンシャル外乱を未知のばらつきを持つ正規プロセスとしてモデル化し,期待最大化あるいは交互最大化アルゴリズムによるオンライン推定を適用した。 シミュレーションとフィールド実験により,提案手法の競合性能を実証し,その頑健さを他のアルゴリズムと比較してフィルタシナリオの外れ値に示す。

関連論文リスト

• Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime [79.85163929026146]
  凸最適化問題を解くための新しい勾配のないアルゴリズムを提案する。 このような問題は医学、物理学、機械学習で発生する。 両種類の雑音下で提案アルゴリズムの収束保証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T10:26:17Z)
• Robust Gaussian Processes via Relevance Pursuit [17.39376866275623]
  本稿では,データポイント固有ノイズレベルを推定することにより,スパースアウトレーヤに対するロバスト性を実現するGPモデルを提案する。 我々は,データポイント固有ノイズ分散において,関連する対数限界確率が強く抑制されるようなパラメータ化が可能であることを,驚くべきことに示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:59:56Z)
• ACE : Off-Policy Actor-Critic with Causality-Aware Entropy Regularization [52.5587113539404]
  因果関係を考慮したエントロピー(entropy)という用語を導入し,効率的な探索を行うための潜在的影響の高いアクションを効果的に識別し,優先順位付けする。 提案アルゴリズムであるACE:Off-policy Actor-critic with Causality-aware Entropy regularizationは,29種類の連続制御タスクに対して,大幅な性能上の優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T13:22:06Z)
• Equation Discovery with Bayesian Spike-and-Slab Priors and Efficient Kernels [57.46832672991433]
  ケルネル学習とBayesian Spike-and-Slab pres (KBASS)に基づく新しい方程式探索法を提案する。 カーネルレグレッションを用いてターゲット関数を推定する。これはフレキシブルで表現力があり、データ空間やノイズに対してより堅牢である。 我々は,効率的な後部推論と関数推定のための予測伝搬予測最大化アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T03:55:09Z)
• Robust Fitted-Q-Evaluation and Iteration under Sequentially Exogenous Unobserved Confounders [16.193776814471768]
  連続的に外生的でない共同設立者が存在する場合、ロバストな政策評価と政策最適化について検討する。 本研究は,敗血症治療のシミュレーションと実世界の縦断医療データの両方において,複雑性境界,洞察,有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T18:40:53Z)
• Outlier-Insensitive Kalman Filtering Using NUV Priors [24.413595920205907]
  実際には、観測は外れ値によって破損し、カルマンフィルタ(KF)の性能を著しく損なう。 本研究では、各電位外乱を未知の分散確率変数(NUV)としてモデル化し、外乱に敏感なKFを提案する。 予測最大化(EM)と変動ロバスト性(AM)の両方を用いて、NUVs分散をオンラインで推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T11:00:13Z)
• Maximum-Likelihood Inverse Reinforcement Learning with Finite-Time Guarantees [56.848265937921354]
  逆強化学習(IRL)は報酬関数と関連する最適ポリシーを回復することを目的としている。 IRLの多くのアルゴリズムは本質的にネスト構造を持つ。 我々は、報酬推定精度を損なわないIRLのための新しいシングルループアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:13:45Z)
• Log Barriers for Safe Black-box Optimization with Application to Safe Reinforcement Learning [72.97229770329214]
  本稿では,学習時の安全性維持が不可欠である高次元非線形最適化問題に対する一般的なアプローチを提案する。 LBSGDと呼ばれるアプローチは、慎重に選択されたステップサイズで対数障壁近似を適用することに基づいている。 安全強化学習における政策課題の違反を最小限に抑えるためのアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T11:14:47Z)
• COCO Denoiser: Using Co-Coercivity for Variance Reduction in Stochastic Convex Optimization [4.970364068620608]
  我々は,勾配オラクルによって出力される雑音の推定値を改善するために,凸性およびL平滑性を利用する。 問合せ点の数と近さの増加は、より良い勾配推定に繋がることを示す。 また、SGD、Adam、STRSAGAといった既存のアルゴリズムにCOCOをプラグインすることで、バニラ設定にもCOCOを適用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T17:21:09Z)
• KaFiStO: A Kalman Filtering Framework for Stochastic Optimization [27.64040983559736]
  ニューラルネットワークのトレーニングでは,サンプルのサブセットをランダムに選択することで,損失関数が時間とともに変化することを示す。 このランダム化は最適化問題を最適なものにする。 我々は、この損失を、何らかの参照に関してうるさい観察と見なすことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T16:13:57Z)
• Logistic Q-Learning [87.00813469969167]
  MDPにおける最適制御の正規化線形プログラミング定式化から導いた新しい強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの主な特徴は,広範に使用されているベルマン誤差の代わりとして理論的に音声として機能する,政策評価のための凸損失関数である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T17:14:31Z)

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。