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Publikation: Dissertationsschrift
Lifted Bayesian filtering in multi-entity systems
Grunddaten
Abstract
Autoren
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
Links zu Katalogen
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