論文の概要: Continuous-time Particle Filtering for Latent Stochastic Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00173v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 01:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-02 14:01:07.613909
• Title: Continuous-time Particle Filtering for Latent Stochastic Differential Equations
• Title（参考訳）: 確率微分方程式に対する連続時間粒子フィルタリング
• Authors: Ruizhi Deng, Greg Mori, Andreas M. Lehrmann
• Abstract要約: 本稿では,粒子フィルタを連続時間領域に拡張した連続潜時粒子フィルタを提案する。 本研究では, 連続潜時粒子フィルタが, 学習した変動後部に依存した推論手法の汎用的なプラグイン代替として利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.51802583388233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Particle filtering is a standard Monte-Carlo approach for a wide range of sequential inference tasks. The key component of a particle filter is a set of particles with importance weights that serve as a proxy of the true posterior distribution of some stochastic process. In this work, we propose continuous latent particle filters, an approach that extends particle filtering to the continuous-time domain. We demonstrate how continuous latent particle filters can be used as a generic plug-in replacement for inference techniques relying on a learned variational posterior. Our experiments with different model families based on latent neural stochastic differential equations demonstrate superior performance of continuous-time particle filtering in inference tasks like likelihood estimation and sequential prediction for a variety of stochastic processes.
• Abstract（参考訳）: 粒子フィルタリングは、幅広い逐次推論タスクに対するモンテカルロの標準的なアプローチである。 粒子フィルタの鍵成分は、いくつかの確率過程の真の後部分布のプロキシとなる重要な重みを持つ粒子の集合である。 本研究では, 粒子フィルタリングを連続時間領域に拡張する手法である連続潜在粒子フィルタを提案する。 本研究では, 連続潜時粒子フィルタが, 学習した変動後部に依存した推論手法の汎用的なプラグイン代替として利用できることを示す。 ニューラル確率微分方程式に基づくモデルファミリを用いた実験は,確率推定や様々な確率過程の逐次予測といった推論タスクにおいて,連続時間粒子フィルタリングの優れた性能を示す。

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