Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting semi-supervised training objectives for differentiable particle filters

論文の概要: Revisiting semi-supervised training objectives for differentiable particle filters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01251v1
Date: Thu, 2 May 2024 12:54:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 16:34:40.915159
Title: Revisiting semi-supervised training objectives for differentiable particle filters
Title（参考訳）: 微分可能な粒子フィルタのための半教師付きトレーニング目標の再検討
Authors: Jiaxi Li, John-Joseph Brady, Xiongjie Chen, Yunpeng Li,
Abstract要約: 微分可能な粒子フィルタは、ニューラルネットワークの柔軟性とシーケンシャルモンテカルロ法の確率的性質を結合する。本稿では,2つの半教師あり学習目標の微分可能な粒子フィルタへの適用について比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.040693015822445
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Differentiable particle filters combine the flexibility of neural networks with the probabilistic nature of sequential Monte Carlo methods. However, traditional approaches rely on the availability of labelled data, i.e., the ground truth latent state information, which is often difficult to obtain in real-world applications. This paper compares the effectiveness of two semi-supervised training objectives for differentiable particle filters. We present results in two simulated environments where labelled data are scarce.
Abstract（参考訳）: 微分可能な粒子フィルタは、ニューラルネットワークの柔軟性とシーケンシャルモンテカルロ法の確率的性質を結合する。しかし、従来のアプローチはラベル付きデータの可用性、すなわち、現実のアプリケーションでは入手が難しい状態情報に頼っている。本稿では,2つの半教師あり学習目標の微分可能な粒子フィルタへの適用について比較する。ラベル付きデータが不足している2つのシミュレーション環境で結果を示す。

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