論文の概要: Convergence analysis of kernel learning FBSDE filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13390v3
• Date: Fri, 28 Jun 2024 21:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 14:00:18.545381
• Title: Convergence analysis of kernel learning FBSDE filter
• Title（参考訳）: カーネル学習FBSDEフィルタの収束解析
• Authors: Yunzheng Lyu, Feng Bao,
• Abstract要約: カーネル学習 後方SDEフィルタは、非線形フィルタリング問題を解決するための反復的かつ適応的なメッシュフリーアプローチである。 フォッカー・プランカー方程式は状態変数の進化密度を定義し、近似密度を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8528368686417979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kernel learning forward backward SDE filter is an iterative and adaptive meshfree approach to solve the nonlinear filtering problem. It builds from forward backward SDE for Fokker-Planker equation, which defines evolving density for the state variable, and employs KDE to approximate density. This algorithm has shown more superior performance than mainstream particle filter method, in both convergence speed and efficiency of solving high dimension problems. However, this method has only been shown to converge empirically. In this paper, we present a rigorous analysis to demonstrate its local and global convergence, and provide theoretical support for its empirical results.
• Abstract（参考訳）: カーネル学習 後方SDEフィルタは、非線形フィルタリング問題を解決するための反復的かつ適応的なメッシュフリーアプローチである。 状態変数の進化密度を定義するフォッカー・プランカー方程式の前方後方SDEから構築され、KDEを用いて密度を近似する。 このアルゴリズムは、高次元問題の収束速度と効率の両方において、主流粒子フィルタ法よりも優れた性能を示している。 しかし、この方法は経験的にのみ収束することが示されている。 本稿では,その局所的および大域的収束を示す厳密な解析を行い,実験結果に対する理論的支援を提供する。

関連論文リスト

• Gaussian Mixture Solvers for Diffusion Models [84.83349474361204]
  本稿では,拡散モデルのためのGMSと呼ばれる,SDEに基づく新しい解法について紹介する。 画像生成およびストロークベース合成におけるサンプル品質の観点から,SDEに基づく多くの解法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T02:05:38Z)
• Nonlinear Filtering with Brenier Optimal Transport Maps [4.745059103971596]
  本稿では,非線形フィルタリング,すなわち動的システムの状態の条件分布の計算の問題について述べる。 従来の逐次重要再サンプリング(SIR)粒子フィルタは、縮退確率や高次元状態を含むシナリオにおいて、基本的な制限に悩まされる。 本稿では,Brenier 最適輸送 (OT) マップを,現在の状態の分布から次のステップにおける後部分布へ推定する手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T01:34:30Z)
• An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
  本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。 新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。 導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
• Sampling with Mollified Interaction Energy Descent [57.00583139477843]
  モーフィファイド相互作用エネルギー降下(MIED)と呼ばれる新しい最適化に基づくサンプリング手法を提案する。 MIEDは、モル化相互作用エネルギー(MIE)と呼ばれる確率測度に関する新しいクラスのエネルギーを最小化する 我々は,制約のないサンプリング問題に対して,我々のアルゴリズムがSVGDのような既存の粒子ベースアルゴリズムと同等に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T16:54:18Z)
• Computational Doob's h-transforms for Online Filtering of Discretely Observed Diffusions [65.74069050283998]
  本研究では,Doobの$h$-transformsを近似する計算フレームワークを提案する。 提案手法は、最先端粒子フィルタよりも桁違いに効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T15:03:05Z)
• Variational Kalman Filtering with Hinf-Based Correction for Robust Bayesian Learning in High Dimensions [2.294014185517203]
  本稿では,頑健な変動目標とHinf-normに基づく補正を適用し,逐次変動推定フィルタ(VIF)の収束問題に対処する。 連続的な変分推論とHinfに基づく最適化ステップを利用する新しいVIF-Hinf再帰法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T17:38:13Z)
• Mean-Square Analysis with An Application to Optimal Dimension Dependence of Langevin Monte Carlo [60.785586069299356]
  この研究は、2-ワッサーシュタイン距離におけるサンプリング誤差の非同相解析のための一般的な枠組みを提供する。 我々の理論解析は数値実験によってさらに検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T18:00:05Z)
• Large-Scale Wasserstein Gradient Flows [84.73670288608025]
  ワッサーシュタイン勾配流を近似するスケーラブルなスキームを導入する。 我々のアプローチは、JKOステップを識別するために、入力ニューラルネットワーク(ICNN)に依存しています。 その結果、勾配拡散の各ステップで測定値からサンプリングし、その密度を計算することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T19:21:48Z)
• Stochastic Gradient Variance Reduction by Solving a Filtering Problem [0.951828574518325]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は一般的に最適化された勾配降下(SGD)を用いる 試料を用いた勾配推定はノイズが多く信頼性が低い傾向にあり, 勾配のばらつきが大きく, 収束不良が生じる。 勾配を一貫した推定を行う効率的な最適化アルゴリズムである textbfFilter Gradient Decent (FGD) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T23:48:42Z)
• On Distributed Non-convex Optimization: Projected Subgradient Method For Weakly Convex Problems in Networks [13.385373310554327]
  Moreau subgradient 法は、機械学習における線形シャープネス問題を収束させる。 理論的保証を伴う下位段階法の分散実装を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T01:01:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。