About: Generalized filtering     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : yago:WikicatSystems, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FGeneralized_filtering

Generalized filtering is a generic Bayesian filtering scheme for nonlinear state-space models. It is based on a variational principle of least action, formulated in generalized coordinates of motion. Note that "generalized coordinates of motion" are related to—but distinct from—generalized coordinates as used in (multibody) dynamical systems analysis. Generalized filtering furnishes posterior densities over hidden states (and parameters) generating observed data using a generalized gradient descent on variational free energy, under the Laplace assumption. Unlike classical (e.g. Kalman-Bucy or particle) filtering, generalized filtering eschews Markovian assumptions about random fluctuations. Furthermore, it operates online, assimilating data to approximate the posterior density over unknown

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • Filtrado generalizado (es)
  • Generalized filtering (en)
rdfs:comment
  • Generalized filtering is a generic Bayesian filtering scheme for nonlinear state-space models. It is based on a variational principle of least action, formulated in generalized coordinates of motion. Note that "generalized coordinates of motion" are related to—but distinct from—generalized coordinates as used in (multibody) dynamical systems analysis. Generalized filtering furnishes posterior densities over hidden states (and parameters) generating observed data using a generalized gradient descent on variational free energy, under the Laplace assumption. Unlike classical (e.g. Kalman-Bucy or particle) filtering, generalized filtering eschews Markovian assumptions about random fluctuations. Furthermore, it operates online, assimilating data to approximate the posterior density over unknown (en)
  • El filtrado generalizado es un esquema de genérico para modelos de espacio de estado no lineales.​ Se basa en un principio variacional de mínima acción, formulado en coordenadas generalizadas.​ Tenga en cuenta que el concepto de "coordenadas generalizadas" como se usa aquí difiere del concepto de coordenadas generalizadas de movimiento como se usa en el análisis de sistemas dinámicos (multicuerpo). El filtrado generalizado proporciona densidades posteriores sobre estados ocultos (y parámetros) que generan datos observados utilizando un descenso de gradiente generalizado en energía libre variacional, bajo el . A diferencia del filtrado clásico (p. ej. Kalman-Bucy o de partículas), el filtrado generalizado evita las suposiciones markovianas sobre fluctuaciones aleatorias. Además, opera en (es)
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Link from a Wikipage to an external page
sameAs
dbp:wikiPageUsesTemplate
has abstract
  • El filtrado generalizado es un esquema de genérico para modelos de espacio de estado no lineales.​ Se basa en un principio variacional de mínima acción, formulado en coordenadas generalizadas.​ Tenga en cuenta que el concepto de "coordenadas generalizadas" como se usa aquí difiere del concepto de coordenadas generalizadas de movimiento como se usa en el análisis de sistemas dinámicos (multicuerpo). El filtrado generalizado proporciona densidades posteriores sobre estados ocultos (y parámetros) que generan datos observados utilizando un descenso de gradiente generalizado en energía libre variacional, bajo el . A diferencia del filtrado clásico (p. ej. Kalman-Bucy o de partículas), el filtrado generalizado evita las suposiciones markovianas sobre fluctuaciones aleatorias. Además, opera en línea, asimilando datos para aproximar la densidad posterior sobre cantidades desconocidas, sin la necesidad de pasos hacia atrás. Los casos especiales incluyen filtrado variacional, ​ maximización dinámica de expectativas ​ y codificación predictiva generalizada. (es)
  • Generalized filtering is a generic Bayesian filtering scheme for nonlinear state-space models. It is based on a variational principle of least action, formulated in generalized coordinates of motion. Note that "generalized coordinates of motion" are related to—but distinct from—generalized coordinates as used in (multibody) dynamical systems analysis. Generalized filtering furnishes posterior densities over hidden states (and parameters) generating observed data using a generalized gradient descent on variational free energy, under the Laplace assumption. Unlike classical (e.g. Kalman-Bucy or particle) filtering, generalized filtering eschews Markovian assumptions about random fluctuations. Furthermore, it operates online, assimilating data to approximate the posterior density over unknown quantities, without the need for a backward pass. Special cases include variational filtering, dynamic expectation maximization and generalized predictive coding. (en)
gold:hypernym
prov:wasDerivedFrom
page length (characters) of wiki page
foaf:isPrimaryTopicOf
is Link from a Wikipage to another Wikipage of
is foaf:primaryTopic of
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (61 GB total memory, 49 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software