Exactly Sparse Gaussian Variational Inference with Application to\n Derivative-Free Batch Nonlinear State Estimation
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».