論文の概要: Differentiable Bootstrap Particle Filters for Regime-Switching Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10319v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 21:14:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 17:10:30.162141
- Title: Differentiable Bootstrap Particle Filters for Regime-Switching Models
- Title（参考訳）: レジームスイッチングモデルのための微分可能なブートストラップ粒子フィルタ
- Authors: Wenhan Li, Xiongjie Chen, Wenwu Wang, V\'ictor Elvira and Yunpeng Li
- Abstract要約: 現実世界のアプリケーションでは、状態力学と測定の両方が候補モデルのセットを切り替えることができる。
本稿では、状態空間モデルに対する新しい微分可能な粒子フィルタを提案する。
この手法は、未知の候補動的および測定モデルの集合を学習し、状態後部を追跡する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.03865620039904
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Differentiable particle filters are an emerging class of particle filtering
methods that use neural networks to construct and learn parametric state-space
models. In real-world applications, both the state dynamics and measurements
can switch between a set of candidate models. For instance, in target tracking,
vehicles can idle, move through traffic, or cruise on motorways, and
measurements are collected in different geographical or weather conditions.
This paper proposes a new differentiable particle filter for regime-switching
state-space models. The method can learn a set of unknown candidate dynamic and
measurement models and track the state posteriors. We evaluate the performance
of the novel algorithm in relevant models, showing its great performance
compared to other competitive algorithms.
- Abstract（参考訳）: 微分可能な粒子フィルタは、ニューラルネットワークを用いてパラメトリック状態空間モデルを構築し、学習する新しい種類の粒子フィルタリング法である。
現実世界のアプリケーションでは、状態力学と測定の両方が候補モデルのセットを切り替えることができる。
例えば、目標追跡では、車両はアイドルしたり、交通を移動したり、高速道路を巡航したりすることができ、測度は異なる地理的または天候条件で収集される。
本稿では、状態空間モデルに対する新しい微分可能な粒子フィルタを提案する。
この手法は、未知の候補動的および測定モデルの集合を学習し、状態後部を追跡する。
本稿では,新しいアルゴリズムの性能を関連モデルで評価し,他の競合アルゴリズムと比較して優れた性能を示す。
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