Počet záznamů: 1  

Knowledge Transfer in a Pair of Uniformly Modelled Bayesian Filters

  1. 1.
    SYSNO ASEP0507278
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVO - Ostatní
    NázevKnowledge Transfer in a Pair of Uniformly Modelled Bayesian Filters
    Tvůrce(i) Jirsa, Ladislav (UTIA-B) RID
    Pavelková, Lenka (UTIA-B) RID
    Quinn, Anthony (UTIA-B) ORCID
    Celkový počet autorů3
    Číslo článku50
    Zdroj.dok.Proceedings of the 16th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2019). - Setubal : SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda, 2019 / Gusikhin Oleg ; Madani Kurosh ; Zaytoon Janan - ISSN 2184-2809 - ISBN 978-989-758-380-3
    Poč.str.8 s.
    AkceInternational Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2019) /16./
    Datum konání29.07.2019 - 31.07.2019
    Místo konáníPrague
    ZeměCZ - Česká republika
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.PT - Portugalsko
    Klíč. slovaFully Probabilistic Design ; Bayesian Filtering ; Uniform Noise ; Knowledge Transfer ; Predictor ; Orthotopic Bounds
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Obor OECDStatistics and probability
    CEPGA18-15970S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    EID SCOPUS85073108269
    DOI10.5220/0007854104990506
    AnotaceThe paper presents an optimal Bayesian transfer learning technique applied to a pair of linear state-space processes driven by uniform state and observation noise processes. Contrary to conventional geometric approaches to boundedness in filtering problems, a fully Bayesian solution is adopted. This provides an approximate uniform filtering distribution and associated data predictor by processing the involved bounds via a local uniform approximation. This Bayesian handling of boundedness provides the opportunity to achieve optimal Bayesian knowledge transfer between bounded-error filtering nodes. The paper reports excellent rejection of knowledge below threshold, and positive transfer above threshold. In particular, an informal variant achieves strong transfer in this latter regime, and the paper discusses the factors which may influence the strength of this transfer.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2020
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.