論文の概要: Stochastic Differential Equations with Variational Wishart Diffusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14895v1
• Date: Fri, 26 Jun 2020 10:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 21:05:25.185642
• Title: Stochastic Differential Equations with Variational Wishart Diffusions
• Title（参考訳）: 変分ウィッシュアート拡散をもつ確率微分方程式
• Authors: Martin J{\o}rgensen, Marc Peter Deisenroth, Hugh Salimbeni
• Abstract要約: 回帰タスクと連続時間力学モデリングの両方に対して微分方程式を推論する非パラメトリックな方法を提案する。 この研究は微分方程式の一部(拡散とも呼ばれる)に重点を置いており、ウィッシュアート過程を用いてモデル化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.590352916158093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a Bayesian non-parametric way of inferring stochastic differential equations for both regression tasks and continuous-time dynamical modelling. The work has high emphasis on the stochastic part of the differential equation, also known as the diffusion, and modelling it by means of Wishart processes. Further, we present a semi-parametric approach that allows the framework to scale to high dimensions. This successfully lead us onto how to model both latent and auto-regressive temporal systems with conditional heteroskedastic noise. We provide experimental evidence that modelling diffusion often improves performance and that this randomness in the differential equation can be essential to avoid overfitting.
• Abstract（参考訳）: 回帰タスクと連続時間力学モデルの両方に対して確率微分方程式を推論するベイズ非パラメトリックな方法を提案する。 この研究は微分方程式の確率的部分(拡散とも呼ばれる)に重点を置いており、ウィッシュアート過程を用いてモデル化している。 さらに,フレームワークを高次元に拡張する半パラメトリックな手法を提案する。 これにより、条件付きヘテロスケダスティックノイズを伴う潜在時間と自己回帰時間の両方をモデル化する方法が成功しました。 モデル拡散はしばしば性能を向上し、微分方程式のこのランダム性は過度な適合を避けるために不可欠であることを示す実験的な証拠を提供する。

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