Learning from Video in Continuous Time Using Physics Priors and Fractional Noise

Korte beschrijving

Camera's zijn alomtegenwoordig in ons dagelijks leven en de hoeveelheid gegenereerde videogegevens is enorm. De mogelijkheid om video-inhoud te analyseren en teinterpreteren heeft verstrekkende gevolgen voor een veelheid aan toepassingen,zoals robotica, autonoom rijden en generatieve kunst. Een camera is een rijke informatiebron die, afhankelijk van de toepassing, goedkoper en informatiever kan zijn dan meerdere andere sensoren.Ons onderzoek toont aan dat het mogelijk is om tegelijkertijd zowelLagrangiaanse dynamica als toestandsschattingsmodellen te leren van beeldenin één leerproces. Ten tweede opent onze vooruitgang in variationelegevolgtrekking voor stochastische processen gedreven door fractioneel ruisnieuwe mogelijkheden voor het modelleren van complexe temporele fenomenenmet lange-termijnafhankelijkheden. Ten slotte stellen we een methode voor,geïnspireerd op optimale controletheorie, om efficiënter SDE's te leren uit data.