Odhad neparametrických hierarchických Bayesovských modelů

advisor: doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D.
e-mail: show e-mail
type: phd thesis
branch of study: MI_AMSM
link: http://www.utia.cas.cz/cs/people/smidl
description: 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.
last update: 19.05.2017 15:03:09

administrator for this page: Ľubomíra Dvořáková | last update: 09/12/2011
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. 224 358 540, pevná linka 224 923 098, fax 234 358 643
Czech Technical Univeristy in Prague | Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering | Department of Mathematics