動的Active Setを用いたGaussian Process Regressionによるベクトル出力推定法(一般セッション,実時間処理実空間センシングと環境理解)
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概要
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本報告では, Gaussian Process Regression(GPR)の枠組みを用いてベクトル値の出力を推定する手法を提案する.GPRは出力の期待値と分散を推定する非線形回帰手法である.基本的なGPRで推定できる出力の期待値はスカラー値であり,ベクトル値を推定する際にGPRを出力次元の回数だけ実行しても各出力次元間の共分散は推定できない.本手法では,我々が先に提案したActive Setの動的絞込みを利用し,ベクトル出力の期待値とその共分散の推定を行う.Active Setの動的絞込みは,入力データをキーとして,出力の推定に必要な事例集合を動的に決定する方法である.各事例は,入力と出力のペアから構成されており, Active Setの出力部を利用することで,共分散行列の推定を行うことが出来る.実験では,提案手法を人工的なデータとプラントデータに適用し,提案手法の有効性を確認した.
- 2013-01-16
著者
-
和田 俊和
和歌山大学
-
前田 俊二
日立製作所 横浜研究所
-
和田 俊和
和歌山大学大学院システム工学研究科
-
渋谷 久恵
日立製作所
-
渋谷 久恵
日立製作所横倶研究所
-
松村 祐貴
和歌山大学システム工学部
-
前田 俊二
日立製作所横倶研究所
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