Exactly Sparse Gaussian Variational Inference with Application to\n Derivative-Free Batch Nonlinear State Estimation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present a Gaussian Variational Inference (GVI) technique that can be\napplied to large-scale nonlinear batch state estimation problems. The main\ncontribution is to show how to fit both the mean and (inverse) covariance of a\nGaussian to the posterior efficiently, by exploiting factorization of the joint\nlikelihood of the state and data, as is common in practical problems. This is\ndifferent than Maximum A Posteriori (MAP) estimation, which seeks the point\nestimate for the state that maximizes the posterior (i.e., the mode). The\nproposed Exactly Sparse Gaussian Variational Inference (ESGVI) technique stores\nthe inverse covariance matrix, which is typically very sparse (e.g.,\nblock-tridiagonal for classic state estimation). We show that the only blocks\nof the (dense) covariance matrix that are required during the calculations\ncorrespond to the non-zero blocks of the inverse covariance matrix, and further\nshow how to calculate these blocks efficiently in the general GVI problem.\nESGVI operates iteratively, and while we can use analytical derivatives at each\niteration, Gaussian cubature can be substituted, thereby producing an efficient\nderivative-free batch formulation. ESGVI simplifies to precisely the\nRauch-Tung-Striebel (RTS) smoother in the batch linear estimation case, but\ngoes beyond the 'extended' RTS smoother in the nonlinear case since it finds\nthe best-fit Gaussian (mean and covariance), not the MAP point estimate. We\ndemonstrate the technique on controlled simulation problems and a batch\nnonlinear Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem with an\nexperimental dataset.\n
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle