論文の概要: eXponential FAmily Dynamical Systems (XFADS): Large-scale nonlinear Gaussian state-space modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01371v3
- Date: Mon, 14 Oct 2024 14:10:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:04:39.059208
- Title: eXponential FAmily Dynamical Systems (XFADS): Large-scale nonlinear Gaussian state-space modeling
- Title（参考訳）: eXponential FAmily Dynamical Systems (XFADS):大規模非線形ガウス状態空間モデリング
- Authors: Matthew Dowling, Yuan Zhao, Il Memming Park,
- Abstract要約: 非線形状態空間グラフィカルモデルのための低ランク構造化変分オートエンコーダフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、より予測的な生成モデルを学ぶ能力を一貫して示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.52474299688276
- License:
- Abstract: State-space graphical models and the variational autoencoder framework provide a principled apparatus for learning dynamical systems from data. State-of-the-art probabilistic approaches are often able to scale to large problems at the cost of flexibility of the variational posterior or expressivity of the dynamics model. However, those consolidations can be detrimental if the ultimate goal is to learn a generative model capable of explaining the spatiotemporal structure of the data and making accurate forecasts. We introduce a low-rank structured variational autoencoding framework for nonlinear Gaussian state-space graphical models capable of capturing dense covariance structures that are important for learning dynamical systems with predictive capabilities. Our inference algorithm exploits the covariance structures that arise naturally from sample based approximate Gaussian message passing and low-rank amortized posterior updates -- effectively performing approximate variational smoothing with time complexity scaling linearly in the state dimensionality. In comparisons with other deep state-space model architectures our approach consistently demonstrates the ability to learn a more predictive generative model. Furthermore, when applied to neural physiological recordings, our approach is able to learn a dynamical system capable of forecasting population spiking and behavioral correlates from a small portion of single trials.
- Abstract（参考訳）: 状態空間グラフィカルモデルと変分オートエンコーダフレームワークは、データから動的システムを学ぶための原則化された装置を提供する。
最先端の確率的アプローチは、しばしば力学モデルの変動後部や表現率の柔軟性を犠牲にして、大きな問題にスケールすることができる。
しかし、これらの統合は、データの時空間構造を説明し、正確な予測を行うことができる生成モデルを学ぶことが究極の目標である場合、有害となる可能性がある。
本稿では,非線形ガウス状態空間グラフィカルモデルのための低ランク構造付き変分自動符号化フレームワークを提案する。
我々の推論アルゴリズムはサンプルベースの近似ガウスメッセージパッシングと低ランクの補正後更新から自然に生じる共分散構造を利用する。
他の深い状態空間モデルアーキテクチャと比較して、我々のアプローチは、より予測的な生成モデルを学ぶ能力を一貫して示しています。
さらに, 神経生理学的記録に適用すると, 集団のスパイクや行動の相関を予測できる力学系を学習できる。
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