Počet záznamů: 1
Knowledge Transfer in a Pair of Uniformly Modelled Bayesian Filters
- 1.
SYSNO ASEP 0507278 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV O - Ostatní Název Knowledge 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) ORCIDCelkový počet autorů 3 Číslo článku 50 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. Akce International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2019) /16./ Datum konání 29.07.2019 - 31.07.2019 Místo konání Prague Země CZ - Česká republika Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. PT - Portugalsko Klíč. slova Fully Probabilistic Design ; Bayesian Filtering ; Uniform Noise ; Knowledge Transfer ; Predictor ; Orthotopic Bounds Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum Obor OECD Statistics and probability CEP GA18-15970S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 EID SCOPUS 85073108269 DOI 10.5220/0007854104990506 Anotace The 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.
Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2020
Počet záznamů: 1