#байесовский_вывод — Public Fediverse posts

Робастный Variational Bayes UKF в городском каньоне: комплексирование измерений при аномальных сигналах GPS

В условиях «городского каньона» GPS-сигнал подвержен эффектам многолучевого распространения и экранирования, что порождает аномалии в измерениях псевдодальности. Классические фильтры Калмана, предполагающие аддитивный гауссовский шум, в таких условиях демонстрируют резкое падение точности оценки позиционирования. В статье сравниваются два нелинейных фильтра Калмана: классический Fusion UKF (централизованный мультисенсорный UKF с фиксированной гауссовской моделью шума) мультисенсорный Variational Bayes Fusion UKF , в котором шум измерений моделируется распределением Стьюдента через вариационное байесовское приближение, а итеративная оценка скрытой масштабирующей переменной позволяет автоматически подавлять аномальные GPS-измерения. В сценариях с имитацией GPS-аномалий по типу городского каньона Variational Bayes Fusion UKF более чем вдвое превзошёл Fusion UKF по RMSE позиционирования.

https://habr.com/ru/articles/1001458/

#вариационное_исчисление #фильтр_калмана #аномалии #байесовский_вывод #робототехника #измерения #навигация #байесовская_фильтрация

Робастный Variational Bayes UKF в городском каньоне: комплексирование измерений при аномальных сигналах GPS

В условиях «городского каньона» GPS-сигнал подвержен эффектам многолучевого распространения и экранирования, что порождает аномалии в измерениях псевдодальности. Классические фильтры Калмана, предполагающие аддитивный гауссовский шум, в таких условиях демонстрируют резкое падение точности оценки позиционирования. В статье сравниваются два нелинейных фильтра Калмана: классический Fusion UKF (централизованный мультисенсорный UKF с фиксированной гауссовской моделью шума) мультисенсорный Variational Bayes Fusion UKF , в котором шум измерений моделируется распределением Стьюдента через вариационное байесовское приближение, а итеративная оценка скрытой масштабирующей переменной позволяет автоматически подавлять аномальные GPS-измерения. В сценариях с имитацией GPS-аномалий по типу городского каньона Variational Bayes Fusion UKF более чем вдвое превзошёл Fusion UKF по RMSE позиционирования.

https://habr.com/ru/articles/1001458/

#вариационное_исчисление #фильтр_калмана #аномалии #байесовский_вывод #робототехника #измерения #навигация #байесовская_фильтрация

Робастный Variational Bayes UKF в городском каньоне: комплексирование измерений при аномальных сигналах GPS

В условиях «городского каньона» GPS-сигнал подвержен эффектам многолучевого распространения и экранирования, что порождает аномалии в измерениях псевдодальности. Классические фильтры Калмана, предполагающие аддитивный гауссовский шум, в таких условиях демонстрируют резкое падение точности оценки позиционирования. В статье сравниваются два нелинейных фильтра Калмана: классический Fusion UKF (централизованный мультисенсорный UKF с фиксированной гауссовской моделью шума) мультисенсорный Variational Bayes Fusion UKF , в котором шум измерений моделируется распределением Стьюдента через вариационное байесовское приближение, а итеративная оценка скрытой масштабирующей переменной позволяет автоматически подавлять аномальные GPS-измерения. В сценариях с имитацией GPS-аномалий по типу городского каньона Variational Bayes Fusion UKF более чем вдвое превзошёл Fusion UKF по RMSE позиционирования.

https://habr.com/ru/articles/1001458/

#вариационное_исчисление #фильтр_калмана #аномалии #байесовский_вывод #робототехника #измерения #навигация #байесовская_фильтрация

Робастный Variational Bayes UKF в городском каньоне: комплексирование измерений при аномальных сигналах GPS

В условиях «городского каньона» GPS-сигнал подвержен эффектам многолучевого распространения и экранирования, что порождает аномалии в измерениях псевдодальности. Классические фильтры Калмана, предполагающие аддитивный гауссовский шум, в таких условиях демонстрируют резкое падение точности оценки позиционирования. В статье сравниваются два нелинейных фильтра Калмана: классический Fusion UKF (централизованный мультисенсорный UKF с фиксированной гауссовской моделью шума) мультисенсорный Variational Bayes Fusion UKF , в котором шум измерений моделируется распределением Стьюдента через вариационное байесовское приближение, а итеративная оценка скрытой масштабирующей переменной позволяет автоматически подавлять аномальные GPS-измерения. В сценариях с имитацией GPS-аномалий по типу городского каньона Variational Bayes Fusion UKF более чем вдвое превзошёл Fusion UKF по RMSE позиционирования.

https://habr.com/ru/articles/1001458/

#вариационное_исчисление #фильтр_калмана #аномалии #байесовский_вывод #робототехника #измерения #навигация #байесовская_фильтрация

Рецензия на книгу “Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python”

Байесовская оптимизация (Bayesian Optimization) призвана решить проблему исследования данных от «черного ящика» путем объединения вероятностного машинного обучения (ML) и теории принятия решений. Несмотря на то, что BayesOpt доказала свою эффективность во многих реальных задачах оптимизации «черного ящика», многие практикующие ML-специалисты все еще сторонятся этой методики, полагая, что для этого им нужны более высокие компетенции. Теперь у вас есть возможность получить нужные знания с новой книгой от издательства Manning в русском переводе от Alist в партнерстве с БХВ.

https://habr.com/ru/companies/ssp-soft/articles/868100/

#ml #байесовский_подход #байесовская_вероятность #байес #байесовский_вывод #байесовские_сети #GPyTorch #BoTorch #bayesian_optimization #BayesOpt

Отсутствие обручального кольца — малоинформативный признак неженатости (у случайных людей)

На картинке выше, казалось бы, логичный и для многих привычный вывод «нет кольца, значит не замужем», но нет ничего более обманчивого, чем очевидные вещи.

https://habr.com/ru/articles/782456/

#теория_вероятностей #теория_вероятности #статистика #байес #байесовские_методы #байесовский_вывод