論文の概要: Progressive Bayesian Particle Flows based on Optimal Transport Map Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02412v1
• Date: Sat, 4 Mar 2023 13:12:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 19:45:49.124024
• Title: Progressive Bayesian Particle Flows based on Optimal Transport Map Sequences
• Title（参考訳）: 最適輸送写像列に基づく進行ベイズ粒子の流れ
• Authors: Uwe D. Hanebeck
• Abstract要約: 決定論的粒子を用いた最適ベイズフィルタ法を提案する。 フィルタステップは一度に行われず、代わりに粒子は後から徐々に流れていく。 各サブステップにおいて、最適再サンプリングは、等重粒子を等重粒子に置き換える写像によって行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method for optimal Bayesian filtering with deterministic particles. In order to avoid particle degeneration, the filter step is not performed at once. Instead, the particles progressively flow from prior to posterior. This is achieved by splitting the filter step into a series of sub-steps. In each sub-step, optimal resampling is done by a map that replaces non-equally weighted particles with equally weighted ones. Inversions of the maps or monotonicity constraints are not required, greatly simplifying the procedure. The parameters of the mapping network are optimized w.r.t.\ to a particle set distance. This distance is differentiable, and compares non-equally and equally weighted particles. Composition of the map sequence provides a final mapping from prior to posterior particles. Radial basis function neural networks are used as maps. It is important that no intermediate continuous density representation is required. The entire flow works directly with particle representations. This avoids costly density estimation.
• Abstract（参考訳）: 決定論的粒子を用いた最適ベイズフィルタ法を提案する。 粒子の変性を避けるために、フィルタステップを一度に実行しない。 その代わり、粒子は徐々に前から後へと流れる。 これはフィルタステップを一連のサブステップに分割することで実現される。 各サブステップにおいて、最適再サンプリングは、等重粒子を等重粒子に置き換える写像によって行われる。 写像の反転や単調性制約は不要であり、手続きを大幅に単純化する。 マッピングネットワークのパラメータは、パーティクルセット距離にw.r.t.\を最適化する。 この距離は微分可能であり、等重粒子と等重粒子を比較する。 写像列の合成は、前粒子から後粒子までの最終的なマッピングを提供する。 放射基底関数ニューラルネットワークは地図として使用される。 中間連続密度表現は不要であることが重要である。 フロー全体は粒子表現と直接連携する。 これにより、コストのかかる密度推定が回避される。

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