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04-18 Shifting the Mean

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    カルマンフィルタでは観測と動作を反復します
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    これは観測更新と予測と呼ばれます
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    観測更新では積や掛け算を使う
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    ベイズの定理が用いられます
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    こちらの更新では
    畳み込みにより全確率が使われます
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    簡単に言うと足し算です
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    まずは観測サイクルについて話してから
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    予測サイクルを説明します
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    非常に優れたガウス分布を用いて
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    これらの方法を実行します
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    他の乗り物の位置を突き止めているとしましょう
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    事前分布はこのようなものです
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    非常に幅が広いガウス分布で平均はここです
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    ある観測をしたとします
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    乗り物の位置推定についてで
    分布はこのようなものです
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    μと呼ばれる平均があります
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    この例は観測において
    より小さな共分散を持ちます
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    事前では位置推定に
    あまり確信が持てないという例です
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    しかしこれは乗り物の位置について
    かなりのことを教えてくれます
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    ここで問題です
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    次に続くガウス分布の新しい平均は
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    この位置になるでしょうか
  • 1:31 - 1:35
    それともこの2つのどちらかでしょうか
  • 1:36 - 1:39
    3つのうちの1つにチェックしてください
Title:
04-18 Shifting the Mean
Description:

04-18 Shifting the Mean

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
CS373 - Artificial Intelligence
Duration:
01:39

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