Zobrazeno 1 - 10
of 16
pro vyhledávání: '"kernel Kalman rule"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Machine Learning. 108:2113-2157
Enabling robots to act in unstructured and unknown environments requires versatile state estimation techniques. While traditional state estimation methods require known models and make strong assumptions about the dynamics, such versatile techniques
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::58927aa82d75f40b71861caf0d95e18a
https://doi.org/10.1007/s10994-019-05816-z
https://doi.org/10.1007/s10994-019-05816-z
Publikováno v:
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 31
Nonparametric inference techniques provide promising tools for probabilistic reasoning in high-dimensional nonlinear systems.Most of these techniques embed distributions into reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS) and rely on the kernel Bayes' rule
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::c301151ead56959117f473f211ee8ddc
https://doi.org/10.1609/aaai.v31i1.11051
https://doi.org/10.1609/aaai.v31i1.11051
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Sun, M, Davies, M E, Proudler, I & Hopgood, J R 2023, ' Adaptive Kernel Kalman Filter ', IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 71, pp. 713-726 . https://doi.org/10.1109/TSP.2023.3250829
Sequential Bayesian filters in non-linear dynamic systems require the recursive estimation of the predictive and posterior distributions. This paper introduces a Bayesian filter called the adaptive kernel Kalman filter (AKKF). With this filter, the a
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e9f106c6418596eef9854631f7114459
https://doi.org/10.1109/tsp.2023.3250829
https://doi.org/10.1109/tsp.2023.3250829
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Sequential Bayesian filters in non-linear dynamic systems require the recursive estimation of the predictive and posterior distributions. This paper introduces a Bayesian filter called the adaptive kernel Kalman filter (AKKF). With this filter, the a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.08300
Publikováno v:
Bioinformatics; Oct2023, Vol. 39 Issue 10, p1-9, 9p
Autor:
Gebhardt, Gregor H.W.
To act in complex, high-dimensional environments, autonomous systems require versatile state estimation techniques and compact state representations. State estimation is crucial when the system only has access to stochastic measurements or partial ob