論文の概要: Computational Doob's $h$-transforms for Online Filtering of Discretely Observed Diffusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03369v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 15:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-06-08 18:49:35.088374
• Title: Computational Doob's $h$-transforms for Online Filtering of Discretely Observed Diffusions
• Title（参考訳）: 離散拡散のオンラインフィルタリングのための計算Doobの$h$-transforms
• Authors: Nicolas Chopin, Andras Fulop, Jeremy Heng, Alexandre H. Thiery
• Abstract要約: 本稿では,離散的に観察された非線形拡散過程のオンラインフィルタリングについて述べる。 本研究では,Doobの$h$-transformsを近似する計算フレームワークを提案する。 数値実験により、提案手法はブートストラップ粒子フィルタよりも桁違いに効率的であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.74069050283998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper is concerned with online filtering of discretely observed nonlinear diffusion processes. Our approach is based on the fully adapted auxiliary particle filter, which involves Doob's $h$-transforms that are typically intractable. We propose a computational framework to approximate these $h$-transforms by solving the underlying backward Kolmogorov equations using nonlinear Feynman-Kac formulas and neural networks. The methodology allows one to train a locally optimal particle filter prior to the data-assimilation procedure. Numerical experiments illustrate that the proposed approach can be orders of magnitude more efficient than the bootstrap particle filter in the regime of highly informative observations, when the observations are extreme under the model, and if the state dimension is large.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,離散的に観察された非線形拡散過程のオンラインフィルタリングについて述べる。 私たちのアプローチは、doobの$h$-transformsを含む完全に適応した補助粒子フィルタをベースにしています。 非線形ファインマン・カック公式とニューラルネットワークを用いて、下位コルモゴロフ方程式を解いて、これらの$h$変換を近似する計算フレームワークを提案する。 この手法により、データ同化手順の前に局所最適粒子フィルタを訓練することができる。 数値実験により, モデルの下で観測が極端に大きい場合や, 状態次元が大きい場合には, ブートストラップ粒子フィルタよりもはるかに効率がよいことを示す。

関連論文リスト

• Adversarial Transform Particle Filters [11.330617592263744]
  粒子フィルタ(PF)とアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)は状態空間モデルにおける近似推論に広く用いられている。 本稿では, PF と EnKF の強みを組み合わせた新しいフィルタフレームワークである Adversarial Transform Particle Filter (ATPF) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T05:31:35Z)
• Closed-form Filtering for Non-linear Systems [83.91296397912218]
  我々は密度近似と計算効率の面でいくつかの利点を提供するガウスPSDモデルに基づく新しいフィルタのクラスを提案する。 本研究では,遷移や観測がガウスPSDモデルである場合,フィルタリングを効率的にクローズド形式で行うことができることを示す。 提案する推定器は, 近似の精度に依存し, 遷移確率の正則性に適応する推定誤差を伴って, 高い理論的保証を享受する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T08:51:49Z)
• Nonlinear Filtering with Brenier Optimal Transport Maps [4.745059103971596]
  本稿では,非線形フィルタリング,すなわち動的システムの状態の条件分布の計算の問題について述べる。 従来の逐次重要再サンプリング(SIR)粒子フィルタは、縮退確率や高次元状態を含むシナリオにおいて、基本的な制限に悩まされる。 本稿では,Brenier 最適輸送 (OT) マップを,現在の状態の分布から次のステップにおける後部分布へ推定する手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T01:34:30Z)
• An Ensemble Score Filter for Tracking High-Dimensional Nonlinear Dynamical Systems [10.997994515823798]
  本研究では,高次元非線形フィルタ問題に対するアンサンブルスコアフィルタ(EnSF)を提案する。 ニューラルネットワークをトレーニングしてスコア関数を近似する既存の拡散モデルとは異なり、トレーニング不要スコア推定を開発する。 EnSFは、最先端のLocal Ensemble Transform Kalman Filter法と比較して、驚くべきパフォーマンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T16:48:02Z)
• Low-rank extended Kalman filtering for online learning of neural networks from streaming data [71.97861600347959]
  非定常データストリームから非線形関数のパラメータを推定するための効率的なオンライン近似ベイズ推定アルゴリズムを提案する。 この方法は拡張カルマンフィルタ (EKF) に基づいているが、新しい低ランク+斜角行列分解法を用いている。 変分推論に基づく手法とは対照的に,本手法は完全に決定論的であり,ステップサイズチューニングを必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T03:48:49Z)
• Unsupervised Learning of Sampling Distributions for Particle Filters [80.6716888175925]
  観測結果からサンプリング分布を学習する4つの方法を提案する。 実験により、学習されたサンプリング分布は、設計された最小縮退サンプリング分布よりも優れた性能を示すことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T15:50:21Z)
• Deep Learning for the Benes Filter [91.3755431537592]
  本研究では,メッシュのないニューラルネットワークによるベンズモデルの解の密度の表現に基づく新しい数値計算法を提案する。 ニューラルネットワークの領域選択におけるフィルタリングモデル方程式における非線形性の役割について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T14:08:38Z)
• Innovative And Additive Outlier Robust Kalman Filtering With A Robust Particle Filter [68.8204255655161]
  提案するCE-BASSは, 粒子混合カルマンフィルタであり, 革新的および付加的両方の外れ値に対して堅牢であり, 隠蔽状態の分布における多モード性を完全に捉えることができる。 さらに、CE-BASSは過去の状態を再サンプリングすることで、トレンドの変化のような観測ですぐには見えない革新的な外れ値を扱うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T07:11:09Z)
• Multiplicative Gaussian Particle Filter [18.615555573235987]
  フィルタ問題における近似推論のためのサンプリングに基づく新しい手法を提案する。 有限個の状態からなる条件分布を粒子フィルタで近似するのではなく、連続関数の集合から重み付けされた関数の和で分布を近似する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-29T09:19:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。