Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo による非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-2

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Reconstructions and Predictions of Nonlinear Dynamical Systems by Rao-Blackwellised Sequential Monte Carlo

著者名: 相馬貴也 (早稲田大学),松本 隆(早稲田大学)

著者名(英語): Takaya Soma(Waseda University),Takashi Matsumoto(Waseda University)

キーワード: ベイズ|オンライン学習|Bayes|On-line Learning|Sequential Monte Carlo|Rao-Blackwellisation

要約(日本語): 我々のグループでは非線形モデルである3層パーセプトロンを用いて非線形ダイナミカルシステムを再構成し、それに基づいて将来値を予測する手法を階層ベイス的枠組みから提案してきた。そして近年注目されているSequential Monte Carlo (SMC) を用いた同手法のオンライン学習への拡張を行ってきた。本論文の目的は、SMCの適用として1次元カオス時系列からそのダイナミカルシステムの再構成と予測を行う。またその際にモデルとして用いる3層パーセプトロンの構造に注目し、Rao-Blackwellisationによる予測精度の向上を試みる。

PDFファイルサイズ: 2,367 Kバイト