論文の概要: Differentiable Particle Filtering using Optimal Placement Resampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16639v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 15:09:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 20:18:22.056392
• Title: Differentiable Particle Filtering using Optimal Placement Resampling
• Title（参考訳）: 最適配置サンプリングを用いた微分粒子フィルタ
• Authors: Domonkos Csuzdi, Oliv\'er T\"or\H{o}, Tam\'as B\'ecsi
• Abstract要約: 低分散推定を得るためには、良い提案分布とよい再サンプリング方式が不可欠である。 本研究では,経験的累積分布関数から決定論的サンプリングを行うことにより,微分可能な再サンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Particle filters are a frequent choice for inference tasks in nonlinear and non-Gaussian state-space models. They can either be used for state inference by approximating the filtering distribution or for parameter inference by approximating the marginal data (observation) likelihood. A good proposal distribution and a good resampling scheme are crucial to obtain low variance estimates. However, traditional methods like multinomial resampling introduce nondifferentiability in PF-based loss functions for parameter estimation, prohibiting gradient-based learning tasks. This work proposes a differentiable resampling scheme by deterministic sampling from an empirical cumulative distribution function. We evaluate our method on parameter inference tasks and proposal learning.
• Abstract（参考訳）: 粒子フィルタは非線形および非ガウス状態空間モデルにおける推論タスクにおいて頻繁に選択される。 これらは、フィルタリング分布を近似することで状態推論や、限界データ(観測)の確率を近似してパラメータ推論に使用できる。 低分散推定を得るためには、良い提案分布とよい再サンプリング方式が不可欠である。 しかし、多項再サンプリングのような従来の手法は、パラメータ推定のためのPFベースの損失関数に非微分性を導入し、勾配に基づく学習タスクを禁止している。 本研究では,経験的累積分布関数から決定論的サンプリングを行うことで,微分可能な再サンプリング手法を提案する。 本稿ではパラメータ推論タスクと提案学習について評価する。

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