論文の概要: An Overview of the Burer-Monteiro Method for Certifiable Robot Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00117v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 18:00:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:13.542961
• Title: An Overview of the Burer-Monteiro Method for Certifiable Robot Perception
• Title（参考訳）: 認証ロボットの認識におけるBurer-Monteiro法の概要
• Authors: Alan Papalia, Yulun Tian, David M. Rosen, Jonathan P. How, John J. Leonard,
• Abstract要約: 本稿では,ロボット認識問題をリアルタイムに認識する手法であるBurer-Monteiroの概要を述べる。 我々の目標は、認証された知覚にBMを適用するための実践的なプライマーを提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.99296840203967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an overview of the Burer-Monteiro method (BM), a technique that has been applied to solve robot perception problems to certifiable optimality in real-time. BM is often used to solve semidefinite programming relaxations, which can be used to perform global optimization for non-convex perception problems. Specifically, BM leverages the low-rank structure of typical semidefinite programs to dramatically reduce the computational cost of performing optimization. This paper discusses BM in certifiable perception, with three main objectives: (i) to consolidate information from the literature into a unified presentation, (ii) to elucidate the role of the linear independence constraint qualification (LICQ), a concept not yet well-covered in certifiable perception literature, and (iii) to share practical considerations that are discussed among practitioners but not thoroughly covered in the literature. Our general aim is to offer a practical primer for applying BM towards certifiable perception.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット認識問題の解法であるBurer-Monteiro法(BM)の概要について述べる。 BMは半定値プログラミング緩和の解法としてよく用いられ、非凸知覚問題に対する大域的最適化に使用される。 具体的には、BMは典型的な半定値プログラムの低ランク構造を利用し、最適化を行う際の計算コストを劇的に削減する。 本稿では,3つの目的を持つ認証知覚におけるBMについて論じる。 一 文献からの情報を統一的なプレゼンテーションに統合すること。 (二)線形独立制約資格(licQ)の役割を解明すること。 (三)実践者の間で議論されるが、文献に詳しくは触れられていない実践的考察を共有すること。 我々の一般的な目的は、認証された知覚にBMを適用するための実践的なプライマーを提供することである。

関連論文リスト

• Building Trust in Black-box Optimization: A Comprehensive Framework for Explainability [1.3812010983144802]
  代理最適化(SO)は共通の解決法であるが、その独自性は説明可能性と透明性の欠如につながっている。 EmphInclusive Explainability Metrics for Surrogate Optimization (IEMSO)を提案する。 これらのメトリクスは、SOアプローチの透明性、信頼性、説明可能性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T16:20:17Z)
• Interpretable Concept-Based Memory Reasoning [12.562474638728194]
  コンセプトベースのメモリリゾナー(CMR)は、人間に理解でき、検証可能なタスク予測プロセスを提供するために設計された新しいCBMである。 CMRは、最先端のCBMに対する精度-解釈可能性のトレードオフを向上し、基礎的な真実と整合した論理規則を発見し、規則の介入を可能にし、事前デプロイ検証を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T10:32:48Z)
• Sparsity-Guided Holistic Explanation for LLMs with Interpretable Inference-Time Intervention [53.896974148579346]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において前例のないブレークスルーを達成した。 LLMの謎的なブラックボックスの性質は、透過的で説明可能なアプリケーションを妨げる、解釈可能性にとって重要な課題である。 本稿では,LLMの全体的解釈を提供することを目的として,スポーシティ誘導技術に係わる新しい方法論を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T19:55:58Z)
• Learning from Multi-Perception Features for Real-Word Image Super-resolution [87.71135803794519]
  入力画像の複数の知覚的特徴を利用する新しいSR手法MPF-Netを提案する。 本稿では,MPFEモジュールを組み込んで,多様な知覚情報を抽出する手法を提案する。 また、モデルの学習能力を向上する対照的な正規化項(CR)も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T07:35:49Z)
• Evaluating Machine Unlearning via Epistemic Uncertainty [78.27542864367821]
  本研究では,不確実性に基づく機械学習アルゴリズムの評価を行う。 これは私たちの最良の知識の一般的な評価の最初の定義です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T09:37:31Z)
• Making Linear MDPs Practical via Contrastive Representation Learning [101.75885788118131]
  マルコフ決定過程(MDP)における次元性の呪いに、低ランク表現を利用することで対処することが一般的である。 本稿では,効率的な表現学習を可能にしつつ,正規化を自動的に保証する線形MDPの代替的定義について考察する。 いくつかのベンチマークにおいて、既存の最先端モデルベースおよびモデルフリーアルゴリズムよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T18:18:02Z)
• Toward a Perspectivist Turn in Ground Truthing for Predictive Computing [1.3985293623849522]
  我々は、従来の金の標準データセットから離れて、機械学習プロセスの知識表現ステップに関わる人的対象の意見と視点を統合する手法を採用するよう、データパースペクティビズム(Data perspectivism)と呼ぶ。 本稿では,MLにおけるパースペクティビズム的スタンスを採用することの主な利点と,そのデメリットと,そのようなスタンスを実際に実施できる様々な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T13:42:27Z)
• On the Practicality of Deterministic Epistemic Uncertainty [106.06571981780591]
  決定論的不確実性法(DUM)は,分布外データの検出において高い性能を達成する。 DUMが十分に校正されており、現実のアプリケーションにシームレスにスケールできるかどうかは不明だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-01T17:59:07Z)

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。