一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
多贝叶斯估计将每1个传感器作为1个贝叶斯估计,将多个独立物体的关联概率分布综合成1个联合的后验概率分布,通过求联合分布函数的最小似然,得出多传感器信息综合的最终融合值与实际环境的1个先验模型,从而对整个环境产生1个特征描述。贝叶斯估计的本质是通过贝叶斯决策得到参数θ的最优估计,使得总期望风险最小(图2)。图...
世界的意义就在于事与愿违_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,也是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁...
贝叶斯深度学习:一个统一深度学习和概率图模型的框架
值得一提的是,即使对于不同应用的同一模型,里面的参数具有不同的学学习方式,例如可以用MAP、贝叶斯方法直接学习参数分布。对于深度的神经网络来说,一旦有了参数分布,可以做很多事情,例如可以对预测进行不确定性的估计。另外,如果能够拿到参数分布,即使数据不足,也能获得非常鲁棒的预测。同时,模型也会更加强大,毕竟贝...
TPAMI 2023 | 跨模态因果干预实现鲁棒可信的事件级问答推理
中山大学HCP团队长期致力于鲁棒、可信、可解释人工智能的研究,基于多模态大模型的认知推理任务,以一种因果驱动的方式来实现鲁棒可信的高阶语义推理,在人机对话、视觉导航、图像/视频生成、图像/视频标注、医学影像报告生成等任务上开展了持续而深入的研究工作,并建立了因果驱动的视觉-语言推理开源框架Causal-VLReasoning...
多所知名高校合著综述论文,这是你常听到的贝叶斯统计与建模
典型的贝叶斯工作流程包括三个主要步骤(参见下图1):通过先验分布捕捉统计模型中给定参数的可用知识,这通常是在数据收集之前确定的;利用观测数据中可用参数的信息确定似然函数;利用贝叶斯定理结合先验分布和似然函数,得到后验分布。后验分布用观测数据来平衡先验知识,从而反映更新的知识,可用于执行推断。在对该联合概率分...
清华大学朱军:贝叶斯学习回顾与最新进展|YEF 2020
在ICML2018的一篇论文《Max-MahalanobisLinearDiscriminantAnalysisNetworks》,我们定义了一种特殊的高斯混合分布MMD,并且理论性地证明了如果输入分布是MMD,那么线性判别分析(LDA)对于对抗样本有非常好的鲁棒性(www.e993.com)2024年10月17日。基于这一发现,论文中提出了MM-LDA网络。简单而言,该网络将复杂的输入数据分布映射到服从MMD...
可直训ChatGPT类模型!华师大、NUS开源HugNLP框架:一键刷榜,全面...
其采用了来自贝叶斯推断中的MCDropout技术,即对Teacher模型执行次推理,每次推理开启Dropout开关,从而得到若干与Teacher模型满足独立同分布的模型预测。基于这些预测结果,可以通过信息熵的变化量得到Teacher模型对无标签数据的不确定性量化指标(即BALD算法),核心公式如下:...
抢鲜看|《电工技术学报》2023年第3期目次及摘要
考虑风电场量测相关性的双馈风力发电机鲁棒动态状态估计作者:朱茂林;刘灏;毕天姝摘要:基于相量测量单元(PMU)的风力发电机动态状态估计能够为风电场能量管理系统提供实时可靠的数据基础。然而,目前多数风电场不具备为每台风机都安装PMU的量测条件,且动态状态估计易受不良数据及扰动的影响。
伦敦大学学院计算机系教授汪军:决策大模型
贝叶斯决策理论就是说,当我观察o的时候,其实对s到底长什么样已经有了一定的估计,比如说一个分布和描述。通过观察o之后的后验知识,那么我对自然界的一些规律和法则有了一定的了解。这个了解反映在它的分布和后验概率上p(s|o)。也就是说,我对它的了解有一定的不确定性。
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3.1.3多贝叶斯估计法多贝叶斯估计将每1个传感器作为1个贝叶斯估计,将多个独立物体的关联概率分布综合成1个联合的后验概率分布,通过求联合分布函数的最小似然,得出多传感器信息综合的最终融合值与实际环境的1个先验模型,从而对整个环境产生1个特征描述。贝叶斯估计的本质是通过贝叶斯决策得到参数θ的最优估计,使得总期...