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ICML
通过广义贝叶斯实现鲁棒卡尔曼滤波
在存在异常值和误设测量模型的状态空间模型的在线滤波中，我们导出了一种新颖、可靠证明的闭合贝叶斯更新规则。我们的方法将广义贝叶斯推理与滤波方法（如扩展和集成卡尔曼滤波器）相结合，其中前者用于展示鲁棒性，后者用于确保非线性模型的计算效率。在异常
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2 months ago
通过神经网络实现大气密度自适应的火星进入精确导航
使用神经网络进行在线滤波，以估计火星大气密度并根据估计的不确定性进行考虑分析，提高实时性能和精确对齐估计密度与多样的火星大气情景的最大似然方法。
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6 months ago
流式因子轨迹学习用于时态张量分解
提出了一种能够处理时间信息的流式数据的张量分解方法，使用高斯过程模型因子轨迹并通过构建等效的随机微分方程实现在线过滤估计，有效捕捉对象表示的时序演化。
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8 months ago
ICML
对称张量分解的流式核心集
本研究重要的优化模块是张量分解，特别是在潜变量模型中。作者介绍了两种新的算法技术：在线过滤和核化，并提供了六种算法来实现不同的核心集大小、更新时间和工作空间的折衷方案，以击败或匹配各种现有算法。在矩阵的情况下，作者的在线行采样算法保证了（1
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4 years ago
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