論文の概要: Towards Efficient Modeling and Inference in Multi-Dimensional Gaussian Process State-Space Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01074v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 04:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 21:41:52.105557
• Title: Towards Efficient Modeling and Inference in Multi-Dimensional Gaussian Process State-Space Models
• Title（参考訳）: 多次元ガウス過程状態空間モデルにおける効率的なモデリングと推論に向けて
• Authors: Zhidi Lin, Juan Maro\~nas, Ying Li, Feng Yin and Sergios Theodoridis
• Abstract要約: 我々は,高次元潜在状態空間における遷移関数を効率的にモデル化するために,効率的な変換ガウス過程(ETGP)をGPSSMに統合することを提案する。 また,パラメータ数および計算複雑性の観点から,既存の手法を超越した変分推論アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.13664702335756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Gaussian process state-space model (GPSSM) has attracted extensive attention for modeling complex nonlinear dynamical systems. However, the existing GPSSM employs separate Gaussian processes (GPs) for each latent state dimension, leading to escalating computational complexity and parameter proliferation, thus posing challenges for modeling dynamical systems with high-dimensional latent states. To surmount this obstacle, we propose to integrate the efficient transformed Gaussian process (ETGP) into the GPSSM, which involves pushing a shared GP through multiple normalizing flows to efficiently model the transition function in high-dimensional latent state space. Additionally, we develop a corresponding variational inference algorithm that surpasses existing methods in terms of parameter count and computational complexity. Experimental results on diverse synthetic and real-world datasets corroborate the efficiency of the proposed method, while also demonstrating its ability to achieve similar inference performance compared to existing methods. Code is available at \url{https://github.com/zhidilin/gpssmProj}.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程状態空間モデル(GPSSM)は複雑な非線形力学系をモデル化するために広く注目を集めている。 しかし、既存のGPSSMは各潜在状態次元に別々のガウス過程(GP)を採用しており、計算複雑性とパラメータの拡散をエスカレートさせ、高次元潜在状態を持つ力学系をモデル化するための課題を提起している。 この障害を克服するために、高次元潜在状態空間における遷移関数を効率的にモデル化するために、共有GPを複数の正規化フローを通してプッシュする効率的な変換ガウス過程(ETGP)をGPSSMに統合することを提案する。 さらに,パラメータ数と計算複雑性の観点から,既存の手法を超越した変分推論アルゴリズムを開発した。 多様な合成および実世界のデータセットによる実験結果は,提案手法の効率を裏付けるとともに,既存手法と類似した推論性能を実現する能力を示す。 コードは \url{https://github.com/zhidilin/gpssmProj} で入手できる。

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