論文の概要: Differentiable Particle Filtering without Modifying the Forward Pass

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10314v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 18:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 08:01:58.114949
• Title: Differentiable Particle Filtering without Modifying the Forward Pass
• Title（参考訳）: フォワードパスを変更せずに微分可能な粒子フィルタリング
• Authors: Adam \'Scibior, Vaden Masrani, Frank Wood
• Abstract要約: バックプロパゲーションで用いられるメッセージのみを修正することにより、限界確率の勾配の偏りのない推定値を得る方法を示す。 我々はこれを停止段階再サンプリングと呼び、自動微分ライブラリで容易に実装できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.430102374292666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In recent years particle filters have being used as components in systems optimized end-to-end with gradient descent. However, the resampling step in a particle filter is not differentiable, which biases gradients and interferes with optimization. To remedy this problem, several differentiable variants of resampling have been proposed, all of which modify the behavior of the particle filter in significant and potentially undesirable ways. In this paper, we show how to obtain unbiased estimators of the gradient of the marginal likelihood by only modifying messages used in backpropagation, leaving the standard forward pass of a particle filter unchanged. Our method is simple to implement, has a low computational overhead, does not introduce additional hyperparameters, and extends to derivatives of higher orders. We call it stop-gradient resampling, since it can easily be implemented with automatic differentiation libraries using the stop-gradient operator instead of explicitly modifying the backward messages.
• Abstract（参考訳）: 近年, 粒子フィルタは勾配勾配に最適化されたエンド・ツー・エンドの成分として用いられている。 しかし、粒子フィルタの再サンプリングステップは微分可能ではなく、勾配の偏りや最適化の妨げとなる。 この問題を改善するために、いくつかの異なる種類の再サンプリングが提案されており、これらは全て、粒子フィルタの振る舞いを重要かつ望ましくない方法で修正している。 本稿では,バックプロパゲーションに使用されるメッセージのみを変更し,パーティクルフィルタの標準フォワードパスを変更せずに残すことで,限界確率の勾配の偏りのない推定値を得る方法を示す。 本手法は実装が簡単で計算オーバーヘッドが低く,追加のハイパーパラメータは導入せず,高次導関数にも拡張できる。 我々はこれを停止段階再サンプリングと呼び、後方メッセージを明示的に変更するのではなく、停止段階演算子を使用して自動微分ライブラリで容易に実装できる。

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