This HTML5 document contains 44 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985556%3A_____%2F07%3A00090636%21RIV08-AV0-67985556/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n6http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n10http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985556%3A_____%2F07%3A00090636%21RIV08-AV0-67985556
rdf:type
n7:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
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. 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.
dcterms:title
Learning for Nonstationary Dirichlet Processes Učení nestacionárních Dirichletových procesů Learning for Nonstationary Dirichlet Processes
skos:prefLabel
Learning for Nonstationary Dirichlet Processes Learning for Nonstationary Dirichlet Processes Učení nestacionárních Dirichletových procesů
skos:notation
RIV/67985556:_____/07:00090636!RIV08-AV0-67985556
n3:strany
827;855
n3:aktivita
n11:Z n11:P
n3:aktivity
P(1ET100750401), Z(AV0Z10750506)
n3:cisloPeriodika
10
n3:dodaniDat
n10:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n18:6585256
n3:druhVysledku
n15:J
n3:duvernostUdaju
n14:S
n3:entitaPredkladatele
n12:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
430687
n3:idVysledku
RIV/67985556:_____/07:00090636
n3:jazykVysledku
n4:eng
n3:klicovaSlova
Nestacionární procesy; učení; Dirichletovy procesy; zapomínání
n3:klicoveSlovo
n13:Nestacion%C3%A1rn%C3%AD%20procesy n13:u%C4%8Den%C3%AD n13:Dirichletovy%20procesy n13:zapom%C3%ADn%C3%A1n%C3%AD
n3:kodStatuVydavatele
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
n3:kontrolniKodProRIV
[8F3F862C48E6]
n3:nazevZdroje
International Journal of Adaptive Control and Signal Processing
n3:obor
n17:BB
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n16:1ET100750401
n3:rokUplatneniVysledku
n10:2007
n3:svazekPeriodika
21
n3:tvurceVysledku
Quinn, A. Kárný, Miroslav
n3:zamer
n6:AV0Z10750506
s:issn
0890-6327
s:numberOfPages
28