論文の概要: COIN-GP: Cooperative Online Learning in Networked Distributed Systems with Partial Measurements via Gaussian Process Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20598v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 15:47:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.3609
• Title: COIN-GP: Cooperative Online Learning in Networked Distributed Systems with Partial Measurements via Gaussian Process Regression
• Title（参考訳）: COIN-GP:ガウス過程回帰による部分的計測によるネットワーク分散システムの協調オンライン学習
• Abstract要約: 本稿では,オンライン分散ガウス過程(GP)レグレッションを取り入れた動的協調学習フレームワークを提案する。 状態推定とモデル推定を含む誤差上限を導出し、GPの決定論的誤差境界を利用する。 実験シミュレーションにより,既存の分散GP法と比較して,提案手法の優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.95213639058626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the problem of jointly estimating the system states and partially unknown dynamics within distributed sensor-equipped networks, particularly in scenarios where only partial state observations are available. To address this issue, we propose an observer-based dynamic cooperative learning framework incorporating online distributed Gaussian Process (GP) regression, which enables accurate estimation despite incomplete in measurements and deficient GP models. In addition, a novel data collection strategy is introduced, with theoretical conditions ensuring feasible data acquisition. Moreover, we also derive an error upper bound encompassing state estimation and model estimation, leveraging the deterministic error bounds of GPs. Empirical simulations demonstrate the superiority of our approach compared to existing distributed GP-based methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散センサ搭載ネットワークにおけるシステム状態と部分未知のダイナミクスを,特に部分状態しか観測できない場合において共同で推定する問題に取り組む。 この問題を解決するために,オンライン分散ガウスプロセス(GP)レグレッションを取り入れたオブザーバベースの動的協調学習フレームワークを提案する。 さらに、理論的条件によりデータ取得が可能な新しいデータ収集戦略を導入する。 さらに、状態推定とモデル推定を含む誤差上限を導出し、GPの決定論的誤差境界を利用する。 実験シミュレーションにより,既存の分散GP法と比較して,提案手法の優位性を実証した。

関連論文リスト

• Covariate-dependent Graphical Model Estimation via Neural Networks with Statistical Guarantees [18.106204331704156]
  グラフ構造が共依存する設定を検討し、それを推定するためのディープニューラルネットワークベースのアプローチを検討する。 経験的リスク最小化フレームワークで一般的に用いられる仮定の下で,PAC保証による理論的結果が確立される。 提案手法の性能をいくつかの合成データ設定で評価し,既存手法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T02:13:36Z)
• Efficient Transformed Gaussian Process State-Space Models for Non-Stationary High-Dimensional Dynamical Systems [49.819436680336786]
  本研究では,高次元非定常力学系のスケーラブルかつ柔軟なモデリングのための効率的な変換ガウス過程状態空間モデル(ETGPSSM)を提案する。 具体的には、ETGPSSMは、単一の共有GPと入力依存の正規化フローを統合し、複雑な非定常遷移ダイナミクスを捉える前に、表現的な暗黙のプロセスを生成する。 ETGPSSMは、計算効率と精度の観点から、既存のGPSSMとニューラルネットワークベースのSSMより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T03:19:45Z)
• Data Assimilation in Chaotic Systems Using Deep Reinforcement Learning [0.5999777817331317]
  データ同化は、気候予報や天気予報から自動運転車の軌道計画まで、様々な応用において重要な役割を果たしている。 近年の進歩は、主に教師付き学習フレームワーク内で、この領域でディープラーニングアプローチが出現している。 本研究では、強化学習(RL)を用いて状態変数の完全あるいは部分的観測を用いて状態修正を行う新しいDA戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T06:53:36Z)
• Ensemble Kalman Filtering Meets Gaussian Process SSM for Non-Mean-Field and Online Inference [47.460898983429374]
  我々は,非平均場(NMF)変動推定フレームワークにアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を導入し,潜在状態の後方分布を近似する。 EnKFとGPSSMのこの新しい結婚は、変分分布の学習における広範なパラメータ化の必要性をなくすだけでなく、エビデンスの下限(ELBO)の解釈可能でクローズドな近似を可能にする。 得られたEnKF支援オンラインアルゴリズムは、データ適合精度を確保しつつ、モデル正規化を組み込んで過度適合を緩和し、目的関数を具現化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T15:22:30Z)
• Non-Gaussian Gaussian Processes for Few-Shot Regression [71.33730039795921]
  乱変数ベクトルの各成分上で動作し,パラメータを全て共有する可逆なODEベースのマッピングを提案する。 NGGPは、様々なベンチマークとアプリケーションに対する競合する最先端のアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T10:45:25Z)
• Approximate Bayesian inference from noisy likelihoods with Gaussian process emulated MCMC [0.24275655667345403]
  ガウス過程(GP)を用いた対数様関数をモデル化する。 主な方法論的革新は、正確なメトロポリス・ハスティングス(MH)サンプリングが行う進歩をエミュレートするためにこのモデルを適用することである。 得られた近似サンプリング器は概念的には単純で、試料効率が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T17:38:02Z)
• On MCMC for variationally sparse Gaussian processes: A pseudo-marginal approach [0.76146285961466]
  ガウス過程(GP)は、機械学習や統計学において強力なモデルを構築するために頻繁に用いられる。 本稿では,2重推定器による確率と大規模データセットの正確な推測と計算的ゲインを提供する擬似マージナル(PM)方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T20:48:29Z)
• Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
  本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。 この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T01:27:32Z)
• GenDICE: Generalized Offline Estimation of Stationary Values [108.17309783125398]
  重要なアプリケーションでは,効果的な推定が依然として可能であることを示す。 我々のアプローチは、定常分布と経験分布の差を補正する比率を推定することに基づいている。 結果として得られるアルゴリズム、GenDICEは単純で効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T00:27:52Z)

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。