Attributes | Values |
---|
rdf:type
| |
Description
| - Dirichletův proces se používá pro modelování neznámého rozložení F. To umožňuje se vyhnout předpokladu o jejím parametrickém rozlišení a zajišťuje odolnost v úlohách s vysokou neurčitostí. Článek rošiřuje použití dvou technik známých z parametrického odhadování do neparametrického kontextu. Konkrétně (i) průběžné zastavování volící okamžik zastavení průběžného odhadování F z nezávislých vzorků; (ii) stabilizované zapomínání, které respektuje pomalé časové změny F bezjejich podrobnějšího modelování. V obou případech je navrženo algoritmické řešení a jeho chování je ilustrováno simulačními příklady. (cs)
- The Dirichlet process prior (DPP) is used to model an unknown probability distribution, F: This eliminates the need for parametric model assumptions, providing robustness in problems where there is significant model uncertainty. Two important parametric techniques for learning are extended to this non-parametric context for the first time. These are (i) sequential stopping, which proposes an optimal stopping time for online learning of F using id. sampling; and (ii) stabilized forgetting, which updates the DPP in response to changes in F; but without the need for a formal transition model. In each case, a practical and highly tractable algorithm is revealed, and simulation studies are reported.
- The Dirichlet process prior (DPP) is used to model an unknown probability distribution, F: This eliminates the need for parametric model assumptions, providing robustness in problems where there is significant model uncertainty. Two important parametric techniques for learning are extended to this non-parametric context for the first time. These are (i) sequential stopping, which proposes an optimal stopping time for online learning of F using id. sampling; and (ii) stabilized forgetting, which updates the DPP in response to changes in F; but without the need for a formal transition model. In each case, a practical and highly tractable algorithm is revealed, and simulation studies are reported. (en)
|
Title
| - Learning for Nonstationary Dirichlet Processes
- Learning for Nonstationary Dirichlet Processes (en)
- Učení nestacionárních Dirichletových procesů (cs)
|
skos:prefLabel
| - Learning for Nonstationary Dirichlet Processes
- Learning for Nonstationary Dirichlet Processes (en)
- Učení nestacionárních Dirichletových procesů (cs)
|
skos:notation
| - RIV/67985556:_____/07:00090636!RIV08-AV0-67985556
|
http://linked.open.../vavai/riv/strany
| |
http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
http://linked.open...avai/riv/aktivity
| - P(1ET100750401), Z(AV0Z10750506)
|
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
| |
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
http://linked.open...titaPredkladatele
| |
http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/67985556:_____/07:00090636
|
http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - Nestacionární procesy; učení; Dirichletovy procesy; zapomínání (en)
|
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
http://linked.open...odStatuVydavatele
| - GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
|
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - International Journal of Adaptive Control and Signal Processing
|
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
http://linked.open...v/svazekPeriodika
| |
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - Kárný, Miroslav
- Quinn, A.
|
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
| |
issn
| |
number of pages
| |