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Efficient Derivative-Free Kalman Filters for Online Learning

読書メモ

Personal Internet RInkou (PIR) =>(PIRについてはこちら)



『Efficient Derivative-Free Kalman Filters for Online Learning』

Rudolph van der Merwe and Eric A. Wan

in Proc. of ESANN, Bruges, Apr. 2001.




EKFでニューラルネットの重みを学習できる。

この論文ではニューラルネットの学習とパラメータ学習にUKF,DDFを使用する。

またsquare-rootの手法を利用することにより、計算時間をO(L^3)からO(L^2)の減らす。

またこれは、計算を安定化させる。

EKFを使うと、オンラインでパラメータ学習ができる。

square-rootの手法を利用すると、ヤコビ行列の導出なしでかつ、計算時間もEKFとほとんど一緒。

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