Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational Gaussian filtering via Wasserstein gradient flows

論文の概要: Variational Gaussian filtering via Wasserstein gradient flows

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06398v2
Date: Mon, 19 Jun 2023 07:37:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 03:22:35.399505
Title: Variational Gaussian filtering via Wasserstein gradient flows
Title（参考訳）: ワッサーシュタイン勾配流による変分ガウスフィルタリング
Authors: Adrien Corenflos and Hany Abdulsamad
Abstract要約: ガウスとガウスの混合フィルタを近似する新しい手法を提案する。本手法は勾配流表現による変分近似に依存する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.023171219551961
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a novel approach to approximate Gaussian and mixture-of-Gaussians filtering. Our method relies on a variational approximation via a gradient-flow representation. The gradient flow is derived from a Kullback--Leibler discrepancy minimization on the space of probability distributions equipped with the Wasserstein metric. We outline the general method and show its competitiveness in posterior representation and parameter estimation on two state-space models for which Gaussian approximations typically fail: systems with multiplicative noise and multi-modal state distributions.
Abstract（参考訳）: ガウスとガウスの混合フィルタを近似する新しい手法を提案する。本手法は勾配フロー表現による変分近似に依存する。勾配流れは、ワッサースタイン計量を備えた確率分布の空間上のクルバック・リーバの判別最小化から導かれる。ガウス近似が典型的には失敗する2つの状態空間モデル(乗法ノイズとマルチモーダル状態分布を持つ系)において、一般化された手法の概要と、後続表現とパラメータ推定の競合性を示す。

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