Prediktiva statliga representationer (PSR) är en uttrycksfull klass av modeller för kontrollerade stokastiska processer. PSR representerar tillstånd som en uppsättning förutsägelser om framtida observerbara händelser. Eftersom PSR definieras helt i form av observerbara data, kan statistiskt konsekventa skattningar av PSR-parametrar läras in effektivt genom att manipulera ögonblick av observerade träningsdata. De flesta inlärningsalgoritmer för PSR har antagit att åtgärder och observationer är ändliga med låg kardinalitet. I detta dokument generaliserar vi PSR:er till oändliga uppsättningar av observationer och handlingar, med hjälp av det senaste konceptet med Hilbert rymdinbäddningar av distributioner. Kärnan är att representera staten som en eller flera icke-parametriska villkorliga embedding operatörer i en Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) och utnyttja det senaste arbetet i kärnmetoder för att uppskatta, förutsäga och uppdatera representationen. Vi visar att dessa Hilbert utrymme inbäddningar av PSR:er kan graciöst hantera kontinuerliga åtgärder och observationer, och att våra lärda modeller överträffar konkurrerande systemidentifieringsalgoritmer på flera prognosriktmärken.
På senare tid föreslog REF en generalisering av PSR i en återgivande kärna Hilbert space (RKHS).
Hilbert Space Embeddings of Predictive State Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}