論文の概要: Simultaneous Latent State Estimation and Latent Linear Dynamics Discovery from Image Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01339v1
- Date: Thu, 02 Jan 2025 16:44:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-05 17:12:50.570114
- Title: Simultaneous Latent State Estimation and Latent Linear Dynamics Discovery from Image Observations
- Title(参考訳): 画像観測による潜時状態推定と潜時リニアダイナミクスの同時検出
- Authors: Nikita Kostin,
- Abstract要約: 状態推定の問題は、ノイズの観測から解析的導出や後続のフィルタリング分布の近似を可能にする多くの成功したアルゴリズムで長い歴史を持っている。
本報告では, 画像ベース観測による潜時状態推定の課題を解決し, 新たな解決法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: The problem of state estimation has a long history with many successful algorithms that allow analytical derivation or approximation of posterior filtering distribution given the noisy observations. This report tries to conclude previous works to resolve the problem of latent state estimation given image-based observations and also suggests a new solution to this problem.
- Abstract(参考訳): 状態推定の問題は、ノイズの観測から解析的導出や後続のフィルタリング分布の近似を可能にする多くの成功したアルゴリズムで長い歴史を持っている。
本報告では, 画像ベース観測による潜時状態推定の課題を解決し, 新たな解決法を提案する。
関連論文リスト
- Efficient Incremental Belief Updates Using Weighted Virtual Observations [2.7195102129095003]
モンテカルロ推論の文脈における漸進的信念更新問題に対するアルゴリズム的解を提案する。
このアプローチの効率性と堅牢性を示すために,多くの実践例とケーススタディにソリューションを実装し,適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-10T12:48:49Z) - Distributed Bayesian Learning of Dynamic States [65.7870637855531]
提案アルゴリズムは有限状態隠れマルコフモデルに対する分散ベイズフィルタタスクである。
逐次状態推定や、動的環境下でのソーシャルネットワーク上での意見形成のモデル化に使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-05T19:40:17Z) - Online Multi-Agent Decentralized Byzantine-robust Gradient Estimation [62.997667081978825]
本アルゴリズムは,同時摂動,セキュアな状態推定,2時間スケール近似に基づく。
また,数値実験によるアルゴリズムの性能も示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T07:29:49Z) - Heavy-tailed Streaming Statistical Estimation [58.70341336199497]
ストリーミング$p$のサンプルから重み付き統計推定の課題を考察する。
そこで我々は,傾きの雑音に対して,よりニュアンスな条件下での傾きの傾きの低下を設計し,より詳細な解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-25T21:30:27Z) - Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。
特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。
本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T12:23:13Z) - Online Observer-Based Inverse Reinforcement Learning [9.630080382952425]
従来の状態推定を履歴スタックで再利用する新しいオブザーバ手法を含む,IRLのための2つのオブザーバベースの技術が開発されている。
収束と堅牢性の理論的保証は適切な励起条件下で確立される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T23:17:32Z) - High-Dimensional Robust Mean Estimation via Gradient Descent [73.61354272612752]
一定対向分数の存在下でのロバスト平均推定の問題は勾配降下によって解けることを示す。
我々の研究は、近辺の非補題推定とロバスト統計の間の興味深い関係を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T10:48:04Z) - Uncertainty quantification in imaging and automatic horizon tracking: a
Bayesian deep-prior based approach [0.5156484100374059]
不確実性定量化(英: Uncertainty Quantification、UQ)は、解の不均一性とデータノイズ感度の確率論的記述を扱う。
本稿では,階層モデルを決定するために,UQが地平線追跡にどのように貢献するかに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-01T04:26:33Z) - Solving Inverse Problems with a Flow-based Noise Model [100.18560761392692]
本研究では,従来の正規化フローを用いた画像逆問題について検討する。
我々の定式化は、この解を測定値に条件付けされた画像の最大後値推定とみなす。
提案手法の様々な逆問題に対する有効性について実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T08:33:49Z) - Bayesian inference of chaotic dynamics by merging data assimilation,
machine learning and expectation-maximization [0.0]
我々は、高次元カオス力学を再構築するために、データ同化と機械学習を組み合わせる方法を示す。
我々は,異なる識別可能性を持つ2つの関連する低次カオスモデルに対して,そのアプローチを数値的および成功裏に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-17T12:46:26Z) - A deep-learning based Bayesian approach to seismic imaging and
uncertainty quantification [0.4588028371034407]
不確実性は、不条件の逆問題を扱う際に必須である。
未知の知識を正確に符号化する事前分布を定式化することは、しばしば不可能である。
本稿では,無作為な畳み込みニューラルネットワークの機能形式を,前もって暗黙的な構造として利用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T23:46:18Z)
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。