論文の概要: Free-Form Variational Inference for Gaussian Process State-Space Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09921v2
• Date: Mon, 17 Jul 2023 00:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 23:20:38.072977
• Title: Free-Form Variational Inference for Gaussian Process State-Space Models
• Title（参考訳）: ガウス過程状態空間モデルに対する自由形式変分推論
• Authors: Xuhui Fan, Edwin V. Bonilla, Terence J. O'Kane, Scott A. Sisson
• Abstract要約: ベイズGPSSMにおける新しい推論法を提案する。 本手法はハミルトニアンモンテカルロの誘導による自由形式変分推論に基づく。 提案手法は, 競合する手法よりも, 遷移力学や潜伏状態をより正確に学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.644570034208506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian process state-space models (GPSSMs) provide a principled and flexible approach to modeling the dynamics of a latent state, which is observed at discrete-time points via a likelihood model. However, inference in GPSSMs is computationally and statistically challenging due to the large number of latent variables in the model and the strong temporal dependencies between them. In this paper, we propose a new method for inference in Bayesian GPSSMs, which overcomes the drawbacks of previous approaches, namely over-simplified assumptions, and high computational requirements. Our method is based on free-form variational inference via stochastic gradient Hamiltonian Monte Carlo within the inducing-variable formalism. Furthermore, by exploiting our proposed variational distribution, we provide a collapsed extension of our method where the inducing variables are marginalized analytically. We also showcase results when combining our framework with particle MCMC methods. We show that, on six real-world datasets, our approach can learn transition dynamics and latent states more accurately than competing methods.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程状態空間モデル(英: gaussian process state-space model、gpssms)は、潜在状態のダイナミクスをモデル化するための原理的かつ柔軟なアプローチである。 しかし、GPSSMの推論は、モデル内の大量の潜伏変数とそれらの間の強い時間的依存関係のために、計算的に、統計的に困難である。 本稿では,従来の手法,すなわち過剰に単純化された仮定と高い計算要求の欠点を克服したベイズGPSSMの推論手法を提案する。 本手法は帰納的形式論における確率勾配ハミルトンモンテカルロによる自由形式変分推論に基づく。 さらに,提案した変分分布を利用して,帰納変数を解析的に疎外化する手法の拡張を行う。 また,本手法を粒子MCMC法と組み合わせた結果を示す。 実世界の6つのデータセットにおいて、我々のアプローチは競合する手法よりもより正確に遷移力学や潜伏状態を学ぶことができることを示す。

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