Odhad neparametrických hierarchických Bayesovských modelů

školitel: doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D.
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce: dizertační práce
zaměření: MI_AMSM
odkaz: http://www.utia.cas.cz/cs/people/smidl
popis: Neparametrické Bayesovské modely nacházejí často uplatnění na složité úlohy, kde neznáme parametrický model. Flexibilita neparametrických modelů jako jsou Gausovské procesy je velkou výhodou pro přesnější modelování regresních úloh nebo výpočtu integrálů (Bayesian quadrature). Kvalita výsledného algoritmu záleží na odhadu hyparparemetrů použitého modelu (např. parametrů kovarianční funkce Gausovského procesu). Standardní metody odhadu pomocí maximální věrohodnosti fungují na jednoduché modely, avšak selhávají pro složitější úlohy např. s heteroskedactickým šumem. Cílem práce je nalézt metody odhadu hyperparametrů stochastických procesů, které umožňují odhad složitějších hierarchických modelů. Tato modely budou vyvíjeny pro potřeby Bayesovské optimalizace a Bayesovské integrace. Aplikace očekáváme především v oblasti optimalizace a kalibrace složitých počítačových modelů, například simulace složitých strojů a inverzní modelování atmosférických disperzních modelů.
naposledy změněno: 19.05.2017 15:03:09

za obsah této stránky zodpovídá: Ľubomíra Dvořáková | naposledy změněno: 12.9.2011
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. 224 358 540, pevná linka 224 923 098, fax 234 358 643
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky