論文の概要: Generalized Bayesian Filtering via Sequential Monte Carlo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09998v2
• Date: Wed, 21 Oct 2020 15:05:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 09:37:29.531096
• Title: Generalized Bayesian Filtering via Sequential Monte Carlo
• Title（参考訳）: 逐次モンテカルロによる一般化ベイズフィルタ
• Authors: Ayman Boustati, \"Omer Deniz Akyildiz, Theodoros Damoulas, Adam M. Johansen
• Abstract要約: 本稿では,一般状態空間隠蔽マルコフモデル (HMM) における推定のためのフレームワークを提案する。 一般化ベイズ推論(GBI)の損失理論的視点を利用して、HMMにおける一般化フィルタリング再帰を定義する。 標準フィルタリングアルゴリズムと他のロバストフィルタの性能改善を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.789129084258409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a framework for inference in general state-space hidden Markov models (HMMs) under likelihood misspecification. In particular, we leverage the loss-theoretic perspective of Generalized Bayesian Inference (GBI) to define generalised filtering recursions in HMMs, that can tackle the problem of inference under model misspecification. In doing so, we arrive at principled procedures for robust inference against observation contamination by utilising the $\beta$-divergence. Operationalising the proposed framework is made possible via sequential Monte Carlo methods (SMC), where most standard particle methods, and their associated convergence results, are readily adapted to the new setting. We apply our approach to object tracking and Gaussian process regression problems, and observe improved performance over both standard filtering algorithms and other robust filters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般状態空間隠蔽マルコフモデル (HMM) における推定のためのフレームワークを提案する。 特に、一般ベイズ推論(GBI)の損失理論的視点を利用して、HMMにおける一般化フィルタリング再帰を定義する。 そうすることで、$\beta$-divergenceを利用して、観測汚染に対するロバストな推論の原則付き手順に到達します。 提案手法の運用はsmc(シーケンシャルモンテカルロ法)によって可能であり、ほとんどの標準粒子法とそれに伴う収束結果が新しい設定に容易に適応される。 提案手法を対象追跡およびガウス過程回帰問題に適用し,標準フィルタリングアルゴリズムおよび他のロバストフィルタに対する性能改善を観測する。

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