論文の概要: Efficient Learning of the Parameters of Non-Linear Models using Differentiable Resampling in Particle Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01409v1
• Date: Tue, 2 Nov 2021 08:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 12:47:21.605387
• Title: Efficient Learning of the Parameters of Non-Linear Models using Differentiable Resampling in Particle Filters
• Title（参考訳）: 粒子フィルタにおける微分型再サンプリングを用いた非線形モデルのパラメータの効率的な学習
• Authors: Conor Rosato, Paul Horridge, Thomas B. Sch\"on, Simon Maskell
• Abstract要約: 粒子フィルタにおけるサンプリングと再サンプリングのステップを区別することが広く文書化されている。 2つの状態空間モデルを検討し、NUTSがマルコフ連鎖の混合を改善し、計算時間の短縮でより正確な結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9499120576896227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been widely documented that the sampling and resampling steps in particle filters cannot be differentiated. The {\itshape reparameterisation trick} was introduced to allow the sampling step to be reformulated into a differentiable function. We extend the {\itshape reparameterisation trick} to include the stochastic input to resampling therefore limiting the discontinuities in the gradient calculation after this step. Knowing the gradients of the prior and likelihood allows us to run particle Markov Chain Monte Carlo (p-MCMC) and use the No-U-Turn Sampler (NUTS) as the proposal when estimating parameters. We compare the Metropolis-adjusted Langevin algorithm (MALA), Hamiltonian Monte Carlo with different number of steps and NUTS. We consider two state-space models and show that NUTS improves the mixing of the Markov chain and can produce more accurate results in less computational time.
• Abstract（参考訳）: 粒子フィルタのサンプリングと再サンプリングのステップは区別できないことが広く記録されている。 サンプリングステップを微分可能関数に再構成可能にするために「itshape reparameterization trick」が導入された。 本稿では, この段階以降の勾配計算における不連続性を制限するために, 確率的入力を含むように拡張する。 事前および可能性の勾配を知ることで、パラメータを推定する際に、粒子Markov Chain Monte Carlo (p-MCMC) を実行し、No-U-Turn Sampler (NUTS) を用いることができる。 我々は、メトロポリス調整ランゲヴィンアルゴリズム(MALA)、ハミルトンモンテカルロと異なるステップ数とNUTSを比較した。 2つの状態空間モデルを検討し、NUTSがマルコフ連鎖の混合を改善し、計算時間の短縮でより正確な結果が得られることを示す。

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