Počet záznamů: 1  

Use of Kullback–Leibler divergence for forgetting

  1. 1.
    SYSNO ASEP0315684
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JOstatní články
    NázevUse of Kullback–Leibler divergence for forgetting
    Překlad názvuPoužití Kullback–Leibler divergence pro zapomínání
    Tvůrce(i) Kárný, Miroslav (UTIA-B) RID, ORCID
    Andrýsek, Josef (UTIA-B)
    Zdroj.dok.International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. - : Wiley - ISSN 0890-6327
    Roč. 23, č. 1 (2009), s. 1-15
    Poč.str.15 s.
    Forma vydáníwww - www
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.GB - Velká Británie
    Klíč. slovaBayesian estimation ; Kullback–Leibler divergence ; functional approximation of estimation ; parameter tracking by stabilized forgetting ; ARX model
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEP2C06001 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    GA102/08/0567 GA ČR - Grantová agentura ČR
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    DOI10.1002/acs.1080
    AnotaceNon-symmetric Kullback–Leibler divergence (KLD) measures proximity of probability density functions (pdfs). Bernardo (Ann. Stat. 1979; 7(3):686–690) had shown its unique role in approximation of pdfs. The order of the KLD arguments is also implied by his methodological result. Functional approximation of estimation and stabilized forgetting, serving for tracking of slowly varying parameters, use the reversed order. This choice has the pragmatic motivation: recursive estimator often approximates the parametric model by a member of exponential family (EF) as it maps prior pdfs from the set of conjugate pdfs (CEF) back to the CEF. Approximations based on the KLD with the reversed order of arguments preserves this property. In the paper, the approximation performed within the CEF but with the proper order of arguments of the KLD is advocated. It is applied to the parameter tracking and performance improvements are demonstrated.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2009
Počet záznamů: 1  

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