Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gradient Boosted Filters For Signal Processing

論文の概要: Gradient Boosted Filters For Signal Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09305v1
Date: Wed, 15 May 2024 12:49:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-16 13:26:38.695285
Title: Gradient Boosted Filters For Signal Processing
Title（参考訳）: 信号処理用勾配ブーストフィルタ
Authors: Jose A. Lopez, Georg Stemmer, Hector A. Cordourier,
Abstract要約: 本稿では,決定木の代わりにHammersteinシステムを用いて,動的データに対する勾配アップフィルタを提案する。提案手法の有効性を実例で示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127875
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Gradient boosted decision trees have achieved remarkable success in several domains, particularly those that work with static tabular data. However, the application of gradient boosted models to signal processing is underexplored. In this work, we introduce gradient boosted filters for dynamic data, by employing Hammerstein systems in place of decision trees. We discuss the relationship of our approach to the Volterra series, providing the theoretical underpinning for its application. We demonstrate the effective generalizability of our approach with examples.
Abstract（参考訳）: グラディエントに強化された決定木は、いくつかの領域、特に静的な表データを扱う領域で顕著な成功を収めた。しかし,信号処理への勾配向上モデルの応用は未定である。本研究では,決定木の代わりにHammersteinシステムを用いることにより,動的データに対する勾配強化フィルタを導入する。我々はVolterra級数に対する我々のアプローチの関連について論じ、その応用の理論的基盤を提供する。提案手法の有効性を実例で示す。

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