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Publikation: Dissertationsschrift

Lifted Bayesian filtering in multi-entity systems


Grunddaten

Titel Lifted Bayesian filtering in multi-entity systems
Erscheinungsjahr 2020
Verlag Universität Rostock
Verlagsort Rostock
Publikationsform Elektronische Ressource
Publikationsart Dissertationsschrift
Sprache Englisch
DOI 10.18453/rosdok_id00003022
Letzte Änderung 27.05.2021 06:02:09
Bearbeitungsstatus durch UB Rostock abschließend validiert
Dauerhafte URL http://purl.uni-rostock.de/fodb/pub/65784
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Abstract

This thesis focuses on Bayesian filtering for systems that consist of multiple, interacting entites (e.g. agents or objects), which can naturally be described by Multiset Rewriting Systems (MRSs). The main insight is that the state space that is underling an MRS exhibits a certain symmetry, which can be exploited to increase inference efficiency. We provide an efficient, lifted filtering algorithm, which is able to achieve a factorial reduction in space and time complexity, compared to conventional, ground filtering.

Autor

Lüdtke, Stefan Link zur UB Rostock Link zum GBV-Katalog