論文の概要: Nonparametric Filtering, Estimation and Classification using Neural Jump ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03271v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 12:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:04.154707
• Title: Nonparametric Filtering, Estimation and Classification using Neural Jump ODEs
• Title（参考訳）: ニューラルジャンプモードを用いた非パラメトリックフィルタリング・推定・分類
• Authors: Jakob Heiss, Florian Krach, Thorsten Schmidt, Félix B. Tambe-Ndonfack,
• Abstract要約: ニューラルジャンプODEは、ニューラルジャンプODEによる観測と新しい観測の到着時のジャンプの間の条件予測をモデル化する。 彼らは、不規則かつ部分的な観察を伴う設定において、完全なデータ駆動オンライン予測の有効性を実証した。 この作業は、フレームワークをインプット・アウトプット・システムに拡張し、オンラインフィルタリングと分類における直接的なアプリケーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.437372707846067
• License:
• Abstract: Neural Jump ODEs model the conditional expectation between observations by neural ODEs and jump at arrival of new observations. They have demonstrated effectiveness for fully data-driven online forecasting in settings with irregular and partial observations, operating under weak regularity assumptions. This work extends the framework to input-output systems, enabling direct applications in online filtering and classification. We establish theoretical convergence guarantees for this approach, providing a robust solution to $L^2$-optimal filtering. Empirical experiments highlight the model's superior performance over classical parametric methods, particularly in scenarios with complex underlying distributions. These results emphasise the approach's potential in time-sensitive domains such as finance and health monitoring, where real-time accuracy is crucial.
• Abstract（参考訳）: ニューラルジャンプODEは、ニューラルジャンプODEによる観測と新しい観測の到着時のジャンプの間の条件予測をモデル化する。 彼らは、不規則かつ部分的な観測を行い、弱い規則性仮定の下で運用する環境で、完全なデータ駆動オンライン予測の有効性を実証した。 この作業は、フレームワークをインプット・アウトプット・システムに拡張し、オンラインフィルタリングと分類における直接的なアプリケーションを可能にする。 このアプローチに対する理論的収束保証を確立し、$L^2$-optimal filteringに対する堅牢な解を提供する。 実証実験では、古典的なパラメトリック手法よりも優れた性能を示しており、特に複雑な基礎分布を持つシナリオでは顕著である。 これらの結果は、リアルタイムの精度が不可欠である金融や健康モニタリングといった、時間に敏感な分野におけるアプローチの可能性を強調している。

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