論文の概要: Ensemble Kalman Variational Objectives: Nonlinear Latent Trajectory Inference with A Hybrid of Variational Inference and Ensemble Kalman Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08729v2
• Date: Tue, 9 Nov 2021 08:09:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 11:38:37.920863
• Title: Ensemble Kalman Variational Objectives: Nonlinear Latent Trajectory Inference with A Hybrid of Variational Inference and Ensemble Kalman Filter
• Title（参考訳）: アンサンブルカルマン変分対象:変分推論とアンサンブルカルマンフィルタのハイブリッドを用いた非線形潜在軌道推定
• Authors: Tsuyoshi Ishizone, Tomoyuki Higuchi, Kazuyuki Nakamura
• Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)を推論するために,Ensemble Kalman Variational Objective (EnKO)を提案する。 提案手法は, 粒子の多様性と非バイアス勾配推定器により, 潜時力学を効率的に同定することができる。 我々は,3つのベンチマーク非線形システム識別タスクにおいて,予測能力および粒子効率の観点から,EnKOがSMC法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational inference (VI) combined with Bayesian nonlinear filtering produces state-of-the-art results for latent time-series modeling. A body of recent work has focused on sequential Monte Carlo (SMC) and its variants, e.g., forward filtering backward simulation (FFBSi). Although these studies have succeeded, serious problems remain in particle degeneracy and biased gradient estimators. In this paper, we propose Ensemble Kalman Variational Objective (EnKO), a hybrid method of VI and the ensemble Kalman filter (EnKF), to infer state space models (SSMs). Our proposed method can efficiently identify latent dynamics because of its particle diversity and unbiased gradient estimators. We demonstrate that our EnKO outperforms SMC-based methods in terms of predictive ability and particle efficiency for three benchmark nonlinear system identification tasks.
• Abstract（参考訳）: 変分推論(VI)とベイズ非線形フィルタリングを組み合わせると、潜時時系列モデリングの最先端結果が得られる。 最近の研究は逐次モンテカルロ(smc)とその変種、例えば前方フィルタリング後方シミュレーション(ffbsi)に焦点を当てている。 これらの研究は成功したが、粒子の縮退とバイアスド勾配推定器に深刻な問題が残っている。 本稿では,状態空間モデル (SSM) を推論するために,VI とアンサンブルカルマンフィルタ (EnKF) のハイブリッド手法である Ensemble Kalman Variational Objective (EnKO) を提案する。 提案手法は, 粒子の多様性と偏りのない勾配推定器により, 潜在力学を効率的に同定できる。 我々は,3つのベンチマーク非線形システム識別タスクにおいて,予測能力および粒子効率の観点から,EnKOがSMC法より優れていることを示す。

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