論文の概要: Unrolling Particles: Unsupervised Learning of Sampling Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02915v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 16:58:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:06:15.689667
• Title: Unrolling Particles: Unsupervised Learning of Sampling Distributions
• Title（参考訳）: unrolling particles: サンプリング分布の教師なし学習
• Authors: Fernando Gama, Nicolas Zilberstein, Richard G. Baraniuk, Santiago Segarra
• Abstract要約: 粒子フィルタリングは複素系の優れた非線形推定を計算するために用いられる。 粒子フィルタは様々なシナリオにおいて良好な推定値が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.72972137287728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Particle filtering is used to compute good nonlinear estimates of complex systems. It samples trajectories from a chosen distribution and computes the estimate as a weighted average. Easy-to-sample distributions often lead to degenerate samples where only one trajectory carries all the weight, negatively affecting the resulting performance of the estimate. While much research has been done on the design of appropriate sampling distributions that would lead to controlled degeneracy, in this paper our objective is to \emph{learn} sampling distributions. Leveraging the framework of algorithm unrolling, we model the sampling distribution as a multivariate normal, and we use neural networks to learn both the mean and the covariance. We carry out unsupervised training of the model to minimize weight degeneracy, relying only on the observed measurements of the system. We show in simulations that the resulting particle filter yields good estimates in a wide range of scenarios.
• Abstract（参考訳）: 粒子フィルタリングは複素系の優れた非線形推定を計算するために用いられる。 選択された分布から軌道をサンプリングし、重み付け平均として推定を計算する。 簡単なサンプル分布は、1つの軌道だけが全ての重みを持ち、その結果の見積もりのパフォーマンスに悪影響を及ぼすような縮退する。 適切なサンプリング分布の設計について多くの研究がなされているが,本論文では,サンプル分布の同定が目的である。 アルゴリズム展開の枠組みを利用して,サンプリング分布を多変量正規化としてモデル化し,ニューラルネットワークを用いて平均と共分散の両方を学習する。 重みの縮退を最小限に抑えるために, 観測された測定値のみを頼りに, 教師なしのモデルの訓練を行った。 シミュレーションでは, 粒子フィルタは幅広いシナリオにおいて, 良好な推定結果が得られることを示す。

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