論文の概要: Regime Learning for Differentiable Particle Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04865v2
• Date: Sun, 2 Jun 2024 10:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:48:46.235274
• Title: Regime Learning for Differentiable Particle Filters
• Title（参考訳）: 微分可能な粒子フィルタのレジーム学習
• Authors: John-Joseph Brady, Yuhui Luo, Wenwu Wang, Victor Elvira, Yunpeng Li,
• Abstract要約: 微分可能な粒子フィルタは、シーケンシャルモンテカルロ法とニューラルネットワークの柔軟性を組み合わせて状態空間推論を行う新しいモデルのクラスである。 個々の体制と切り替えプロセスの両方を同時に学習する事前のアプローチは存在しない。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた微分可能粒子フィルタ(RLPF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.35021771863565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differentiable particle filters are an emerging class of models that combine sequential Monte Carlo techniques with the flexibility of neural networks to perform state space inference. This paper concerns the case where the system may switch between a finite set of state-space models, i.e. regimes. No prior approaches effectively learn both the individual regimes and the switching process simultaneously. In this paper, we propose the neural network based regime learning differentiable particle filter (RLPF) to address this problem. We further design a training procedure for the RLPF and other related algorithms. We demonstrate competitive performance compared to the previous state-of-the-art algorithms on a pair of numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 微分可能な粒子フィルタは、シーケンシャルモンテカルロ法とニューラルネットワークの柔軟性を組み合わせて状態空間推論を行う新しいモデルのクラスである。 本稿では、システムが有限の状態空間モデル、すなわちレジームを切り替える場合について述べる。 個々の体制と切り替えプロセスの両方を同時に学習する事前のアプローチは存在しない。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた微分可能粒子フィルタ(RLPF)を提案する。 我々はさらに、RLPFや他の関連アルゴリズムのトレーニング手順を設計する。 2つの数値実験において,従来の最先端アルゴリズムと比較して,競合性能を実証した。

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